فیلترهای جستجو:
فیلتری انتخاب نشده است.
نمایش ۹۲۱ تا ۹۴۰ مورد از کل ۱٬۱۶۴ مورد.
حوزههای تخصصی:
آشکارسازی تغییرات پوشش اراضی برای پایش رشد شهرها و برنامه ریزی مسئولانه در مورد آنها امری ضروری است. سنجش از دور فناوری قدرتمندی است که می توان از آن در آشکار سازی تغییرات اراضی استفاده کرد. یکی از چالش های موجود در این زمینه توسعة روش های کارآمد به منظور آشکار سازی تغییرات با سطح خودکارسازی بالاست که بتواند اطلاعاتی صحیحی در مورد موقعیت جغرافیایی و ماهیت این تغییرات ارائه کند. در پژوهش حاضر با استفاده از دو تصویر GeoEye منطقة 17 شهر تهران مربوط به سال های 2004 و 2010 از ویژگی های مکانی متن تصویر، شبکه های عصبی و الگوریتم ژنتیک برای آشکار سازی تغییرات استفاده شد. شش حالت مختلف، هریک با دو رویکرد طبقه بندی مستقیم چندزمانی و مقایسة پس از طبقه بندی، از دیدگاه صحت آشکارسازی و زمان اجرای الگوریتم مورد مقایسه قرار گرفتند. بررسی های انجام شده نشان دادند که رویکرد طبقه بندی مستقیم چندزمانی در هر شش حالت نتایج بهتری ارائه کرده است. همچنین در بین شش حالت بررسی شده، عملکرد حالت ششم (روش پیشنهادی این تحقیق) از نظر صحت طبقه بندی بهتر است. در حالت ششم پس از انتخاب بهینة ویژگی ها، طبقه بندی مبتنی بر شبکه های عصبی با تعیین معماری شبکه و با چندین بار اجرا صورت می گیرد. هرچند زمان اجرای این روش درمقایسه با دیگر حالت های بررسی شده بیشتر است، اما درصورتی که صحت طبقه بندی به زمان ارجحیت داشته باشد این روش کاملاً توصیه می شود
تفسیر شی مبنای تصاویر سنجش ازدوری با حد تفکیک بالا بر مبنای سیستم های دانش پایه(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
طبقه بندی پوشش اراضی در تصاویر سنجش ازدور یکی از پرکاربردترین روش های استخراج اطلاعات مکانی می باشد که می تواند با تولید کلاس های تصویری عوارض سطح زمین به منظور اتوماسیون و تسریع در جهت رفع نیازهای اساسی به منظور در اختیار داشتن اطلاعات مکانی بهنگام از منابع با هدف مدیریت، ساماندهی و بهره برداری از محیط مفید واقع گردد. به دلیل مشابهت رفتار پیکسل ها، طبقه بندی تصاویر هوایی در مناطق پیچیده و متراکم شهری صرفاً با استفاده از اطلاعات طیفی و بافتی منجر به ناکارآمدی طبقه بندی می شود. به عبارتی در طبقه بندی رایج بیشتر با استفاده از خصوصیات طیف و ویژگی های پیکسل های تصویر به شناسایی عوارض و کلاس ها پرداخته می شود. درصورتی که بتوان تطابق مکانی و مفهومی پیکسل ها را نیز در نظر گرفت، به این ترتیب می توان تمایز بیشتری بین کلاس های تصویری قائل شد و فرآیند ماشینی را به تفسیر ذهنی و انسانی نزدیک نمود و بر کارایی سیستم افزود. تمرکز اصلی تحقیق حاضر استفاده از مفاهیم سیستم های خبره در طبقه بندی به منظور آنالیز شئ گرای تصاویر در سطوح مقیاس کلاسی است. بدین منظور با وارد نمودن قوانین دانش پایه به منظور کنترل هدفمند و قانونمندسازی روند توأمان قطعه بندی و تفسیر تصویر، با در نظر گرفتن ویژگی های هندسی کلاس های هدف بهبود دقت را منجر گردد. جهت بررسی کارایی تکنیک پیشنهادی، ارزیابی و مقایسه روش پیشنهادی با چند روش دیگر بر روی تصاویر ماهواره ا ی IRS در منطقه ی شهری جزیره کیش صورت پذیرفته است. نتایج حاصل از این تحقیق نشان می دهد ویژگی های هندسی و مفهومی می توانند به عنوان منبع اطلاعاتی مکمل، سبب بهبود نتایج طبقه بندی در منطقه شهری با عوارض ناهمگون طیفی گردند. طوری که در بررسی مورد اشاره صحت کلی و ضریب کاپا به ترتیب 8 درصد و 5/11 درصد افزایش پیدا کرده اند.
مقایسه کارآیی الگوریتم های ماشین بردار پشتیبان و حداکثر احتمال در آشکارسازی تغییرات کاربری اراضی (مطالعه موردی: حوضه آبخیز سیمینه رود)(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
با توجه به اینکه الگوریتم های متنوعی برای طبقه بندی تصاویر ماهواره ای در سنجش از دور توسعه یافته اند، انتخاب الگوریتم مناسب طبقه بندی در دستیابی به نتایج صحیح نقش بسیاری ایفا می کند. به همین منظور در پژوهش حاضر، با مقایسه کارآیی صحت طبقه بندی دو الگوریتم حداکثر احتمال و ماشین های بردار پشتیبان، الگوریتم دقیق تر تعیین، و از آن برای بررسی روند تغییرات کاربری اراضی استفاده شد. تحقیق حاضر در حوزه آبخیز سیمینه رود و با استفاده از تصاویر سنجنده های TM، ETM + و OLI انجام گرفت. نتایج تحقیق نشان داد که الگوریتم ماشین بردار پشتیبان، درمقایسه با الگوریتم حداکثر احتمال، تصاویر ماهواره ای را بهتر طبقه بندی کرده است و از میان کرنل های ماشین بردار، کرنل تابع پایه شعاعی (RBF) کارآیی بهتری داشته است. بنابراین، از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان با کرنل تابع پایه شعاعی برای تهیه نقشه کاربری اراضی دوره های مورد بررسی و تغییرات کاربری استفاده شد. بررسی روند تغییرات کاربری اراضی، با استفاده از این کرنل، مشخص کرد که در طی دوره های بررسی شده، مساحت کاربری های زراعت آبی از 30.535 هکتار به 67.210 هکتار، زراعت دیم از 79.909 هکتار به 123.383 هکتار و مناطق مسکونی از 474 هکتار به 1934 هکتار افزایش یافته است درحالی که مراتع از 259.811 هکتار به 178.398هکتار، و منابع آب از 240 هکتار به 41 هکتار روند کاهشی دارند.
مکان گزینی مناسب بیمارستان های شهری از طریق تلفیق روش سلسله مراتبی(AHP) و مدل(Fuzzy) در محیط GIS (مورد مطالعه: منطقه19 شهر تهران)(مقاله پژوهشی دانشگاه آزاد)
منبع:
کاربرد سیستم اطلاعات جغرافیایی و سنجش از دور در برنامه ریزی دوره ۸ زمستان ۱۳۹۶ شماره ۴
21 - 38
حوزههای تخصصی:
در ایران رشد شتابان شهر نشینی به گونه ای بوده است که متناسب با آن تجهیزات فضاهای شهری به صورت مناسب مکان گزینی نشده اند، امروزه جمعیت پذیری شهرها به همراه مسائل اجتماعی - اقتصادی آنها شکل تازه ای از شهر، شهرنشینی و شهرگرایی به وجود آورده است. از آنجایی که بهداشت و درمان از ضرورت های اولیه زندگی می باشد، لذا خدمات رسانی مناسب و پویا به شهرنشینان نیازمند، استقرار مراکز خدمات درمانی در مکان مناسب در سطح شهر می باشد که نقش مهمی در تامین آسایش شهروندان ایفا می کند. از این رو موضوع مکان یابی، خدمات رسانی، و خدمات دهی بهتر این مراکز در سطح شهر مهم است. بر همین اساس هدف اصلی پژوهش حاضر مکان گزینی مناسب بیمارستان شهری در منطقه19 شهر تهران می باشد، روش پژوهش توصیفی- تحلیلی و نوع آن کاربردی می باشد. برای رسیدن به این هدف از سامانه ی اطلاعات جغرافیایی و تلفیق روش سلسله مراتبی(AHP) و مدل(Fuzzy) در محیط GIS استفاده شد، ابتدا لایه های مورد نیاز شامل، همجواری با کاربری های سازگار، دسترسی به شبکه ی ارتباطی، نزدیکی به ایستگاه های آتش نشانی، تراکم جمعیّت، فاصله از مراکز بیمارستانی موجود، فاصله از مسیل ها، فاصله از جایگاه های سوخت رسانی، فاصله از مراکز آموزشی، شیب زمین، نزدیکی به مرکز شهر و نزدیکی به فضای سبز در سامانه ی اطلاعات جغرافیایی تهیه شد و سپس مقایسه های زوجی به وسیله نرم افزار Expert choice انجام گرفت و در نهایت با وزن دهی معیارها و با ترکیب لایه های اطلاعاتی، مناسب ترین مکان ها برای ایجاد بیمارستان شهری در این منطقه مکان یابی شد.
بررسی و استفاده از OpenStreetMap برای ایجاد اطلاعات جغرافیایی داوطلبانه در وقوع تصادفات(مقاله پژوهشی دانشگاه آزاد)
حوزههای تخصصی:
تصادفات و سوانح جاده ای از حوادثی می باشند که در سال های اخیر بیشترین خسارت جانی را نسبت به سوانحی مانند سیل و زلزله و غیره در کشور ما داشته اند. به طوری که روزانه شاهد مرگ یا مجروح شدن عده ای از مردم در این سوانح هستیم. عوامل مختلفی در این تصادفات دخیل می باشند که یکی از آن ها ناامن بودن راه ها و وجود مشکلات در آن ها می باشد. در این راستا، اگر اطلاعات کاملی در خصوص راه های ناامن و حادثه خیز در دسترس باشد و اقدامات لازم و کافی در خصوص رفع اشکالات انجام گیرد، قطعاً میزان تصادفات کاهش می یابند؛ بنابراین، جمع آوری داده های تصادفات و دیگر اطلاعات مربوط به نقاطی که مستعد بروز حادثه هستند، مرحله بسیار مهمی در راستای کاهش تصادفات و بهبود ایمنی راه ها می باشد. یکی از راه های به دست آوردن اطلاعات جامع و بروز، استفاده از داده های جغرافیایی داوطلبانه (VGI) می باشد. بر اساس این روش، افراد داده های خود را که با هدف مشخصی جمع آوری شده اند، در اختیار سیستم قرار می دهند. پس از این که داده های مکانی داوطلبانه یا VGI جمع آوری شدند، اشتراک گذاری این داده ها مستلزم سیستمی در قالب یک برنامه تحت وب می باشد تا کاربران بتوانند اطلاعات مربوط به حوادث و یا خطرات موجود در راه را با یکدیگر به اشتراک بگذارند. OSM یکی از پورتال های وب مکانی مناسب و به صرفه برای اشتراک گذاری و بهره مندی در مواقع بحران می باشد. ازاین رو، در این تحقیق بررسی و استفاده از OSM به همراه داده های جغرافیایی داوطلبانه به منظور بررسی وقوع تصادفات در ایران انجام گردید. چهار روش ثبت داده مکانی بررسی شده و نهایتاً شیوه Edit with iD موثرتر از سایر روش ها به لحاظ معیارهایی چون قابلیت ها، کاربرپسندی و سرعت ثبت داده ارزیابی شد. نتایج به دست آمده بیانگر کارایی OSM در ثبت اطلاعات جغرافیایی داوطلبانه مربوط به تصادفات می باشد.
ارائه الگوی بهینه مکان یابی فضای سبز شهری با استفاده ازGIS (مطالعه موردی منطقه ۲ کلان شهرکرج)(مقاله پژوهشی دانشگاه آزاد)
حوزههای تخصصی:
. در این تحقیق تلاش شده است، وضعیت دسترسی منطقه مورد مطالعه بر طبق استانداردهای موجود بررسی شده و پس از تعیین کمبود فضای سبز از این نظر و با در نظر گرفتن سایر عوامل شهری مؤثر در مکانیابی، با ارائه الگویی مناسب، به دنبال توزیع بهینه ی فضای سبز در منطقه ۲ با استفاده از GIS می باشد. برای نیل به این هدف ابتداداده های مکانی گرد آوری شده و س پس پایگ اه اطلاع اتی GISتشکیل شده و نقشه های تهیه شده برای هر یک از معیارها ،ب ه ی ک لای ه ی اطلاع اتی در مح یط GISتبدیل شد، سپس به منظور الگوسازی به هر کدام از لایه های اطلاعاتی بر اساس میزان اهمیت آنها در مکان یابی فضای سبز، وزن مناسبی اختصاص داده شد. برای این منظور از معیارهای واقع شدن در زمین های با کاربری مناسب مانند زمین های بایر، نزدیکی به مراکز آموزشی، مراکز فرهنگی و مراکز جمعیتی، دسترسی به شبکه ارتباطی و پمپ بنزین های شهری استفاده شد. سپس برای هر کدام از عوامل تأثیرگذار در مکانیابی پارکها و فضای سبز، لایه هایی اطلاعاتی در محیط GIS تهیه گردید و برای هر یک از لایه ها وزن دهی صورت گرفت.سپس به منظور الگوسازی، به هر یک از لایه های اطلاعاتی بر اساس میزان اهمیت آنها در مکانیابی پارک ها و فضای سبز با استفاده از مدل AHP، وزن مناسبی اختصاص داده شد. نتایج حاصل از تلفیق لایه های اطلاعاتی، زمین های منطقه را برای انتخاب مکان های مناسب برای فضای سبز به 5 کلاس طبقه بندی نمودیم و مشخص شد زمین های ب ا درج ه ی خیل ی خ وب و خوب در حواشی رودخانه، نزدیک مراکز مسکونی، آموزشی و شبکه ارتباطی منطقه واقع شده اند
طبقه بندی شئ مبنای تصاویر بزرگ مقیاس ماهواره ای از مناطق شهری پیچیده برای تولید نقشة پوشش اراضی برمبنای یک مدل سلسله مراتبی جدید(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
اطلاعات پوشش اراضی یکی از مهم ترین ابزارهای مدیریت شهری است و سنجش از دور به عنوان فناوری بهینه از نظر هزینه و زمان، در تولید این گونه اطلاعات اهمیت بسیار دارد. با توجه به وجود نواحی شهری پیچیده و متراکم در کشورهای جهان سوم، روش های شئ مبنا به عنوان راهکار مناسبی در پردازش تصاویر این گونه مناطق پیشنهاد شده اند. هدف پژوهش حاضر معرفی روش شئ مبنای جدیدی برای طبقه بندی مناطق شهری پیچیده با استفاده از تصاویر بزرگ مقیاس ماهواره ای و نزدیک شدن به فرایند تولید نقشة استاندارد و مؤثر با این روش است. در این مدل به منظور انتخاب پارامترهای قطعه بندی، از روشی جدید و همچنین از مدل طبقه بندی سلسله مراتبی به همراه استراتژی قانون مبنایی برای غلبه بر اغتشاشات بین کلاسی بهره گیری شد. در این حیطه ضمن بهینه سازی فضای ویژگی در آنالیزی چندمقیاسه، از دو روش طبقه بندی قانو ن مبنا و نزدیک ترین همسایة فازی استفاده شد. روش پیشنهادی در پژوهش حاضر روی تصویر سنجندة IKONOSاز شهر شیراز پیاده سازی شد، که دقت 84 درصد با استفاده از طبقه بندی روش قانون مبنا و نیز دقت 87 درصد از روش طبقه بندی نزدیک ترین همسایة فازی به دست آمد. افزون بر این، پیاده سازی روش پیشنهادی روی تصویر IKONOSشهر یزد، قابلیت تعمیم پذیری این روش را به سایر مناطق نشان داد. کلید واژه ها : طبقه بندی پوشش اراضی، قانون مبنا، شئ مبنا، نزدیک ترین همسایة فازی، نواحی پیچیده.
بررسی کارایی شاخص های پوشش گیاهی در تحلیل خشکسالی کشاورزی با استفاده از تکنیک سنجش از دور در حوزه آبخیز کرخه(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
خشکسالی یکی از بلایای طبیعی است که ممکن است در هر اقلیمی رخ دهد. در دهه های اخیر کشور ایران به به طور پیاپی تحت تأثیر خشکسالی های شدید و گسترده قرار داشته و آثار زیانباری بر بخش های مختلف اقتصادی از جمله بخش کشاورزی، محیط زیست و منابع آب کشور تحمیل کرده است. امروزه برای شناسایی و تحلیل خشکسالی های کشاورزی از شاخص های پوشش گیاهی که به کمک فن آوری سنجش از دور بدست می آیند استفاده می شود. بر این اساس، هدف از این پژوهش بررسی کارایی شاخص های پوشش گیاهی NDVI ، EVI و VCI در شناسایی و تحلیل خشکسالی کشاورزی در حوزه آبخیز کرخه می باشد. برای محاسبه این نمایه ها تصاویر سنجنده مودیس) ماهواره Terra، محصولMOD13A2 ) طی مدت 17 سال در دوره آماری 2000-2017 استفاده شد. دقت نمایه های یاد شده با شاخص ZSI محاسبه شده در 11 ایستگاه باران سنجی واقع در حوضه کرخه برای دوره آماری 1379-1396 مورد ارزیابی قرار گرفت. براساس مقادیر NDVI، EVI و VCI محاسبه شده، کمترین و بیشترین مقدار پوشش گیاهی به ترتیب در سال های 1379 و 1380 مشاهده شد. اما بررسی ZSI نشان داد که از سال 1379 تا 1387 اکثر ایستگاه ها با خشکسالی مواجه بوده اند و شدیدترین خشکسالی در سال 1387 رخ داده است. از سال 1389 تا انتهای دوره در اکثر ایستگاه ها شرایط نسبتاً نرمال مشاهده شد. بنابراین طبق نتایج بدست آمده همزمانی خشکسالی هواشناسی و کشاورزی در تمام سال ها وجود ندارد و نباید انتظار داشت که با افزایش بارندگی، NDVI، EVI و VCI نیز ترسالی و افزایش پوشش گیاهی را نشان دهند.
ارزیابی آماری برآورد بارش مبتنی بر تکنیک سنجش از دور در استان های البرز، قزوین، زنجان، کردستان و همدان(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
تخمین بارش در محاسبات بیلان انرژی، مطالعات هیدرولوژیکی و هواشناسی از اهمیت چشمگیری برخوردار است. با توجه به اهمیت داده های بارش در علوم مختلف و عدم وجود شبکه باران سنجی گسترده و مناسب، لازم است داده های بارش به نحوی برآورد شوند. یکی از راههای برآورد بارش، استفاده از داده های ماهواره ای است. در این پژوهش، به ارزیابی داده های بارش مدل GLDAS، CRU، GPCP، TRMM، CMAP و NCEP-NCAR با داده های ایستگاهی در استان های البرز، قزوین، زنجان، کردستان و همدان پرداخته شد. نتایج نشان داد که در این مناطق، بارش GPCP، TRMM، CMAPو NCEP-NCAR نتایج خوبی داشتند و از میان آنها GPCP وTRMM نتیجه بهتری را ارائه کرده اند. در ارزیابی GPCP با میانگین ایستگاه های منطقه مورد مطالعه در پیکسل 3 در سال 2003، ضریب تبیین (R 2 )، ضریب کارایی مدل(EF)، خطای اریب میانگین (MBE)، میانگین مطلق خطا (MAE) و ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE) به ترتیب برابر 96/0، 94/0، 13/3، 30/5 و 58/6 میلی متر بر ماه به دست آمد. همچنین داده های بارش مدل GLDAS با داده های ایستگاهی مورد ارزیابی قرار گرفت و نتایج نشان داد که در مناطقی که بارش زیاد است، مانند ایستگاه رشت و نوشهر مدل GLDAS از دقت خوبی برخوردار نیست
تفسیر هندسی گسل ها و شکستگی های سطحی میدان نفتی سیاه مکان (فرو افتادگی دزفول، جنوب غرب ایران) با تکنیک های سنجش از دور حرارتی(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
امروزه، علم سنجش از دور به طور گسترده ای در علوم مرتبط با زمین به کار می رود. یکی از این شاخه ها شناسایی، تحقیق و تفسیر ساختارهای سطح زمین است. مطالعه سیستم های شکستگی ، شناخت هندسه و نحوه گسترش مکانی آن ها، می تواند به توسعه میادین نفتی، کمک قابل توجهی کند. در این تحقیق، با استفاده از داده های ماهواره ای Landsat 8، الگوریتم STA و تکنیک های پردازش سنجش از دور، تجزیه و تحلیل هندسی ساختارهای سطحی میدان نفتی سیاه مکان مورد بررسی قرار گرفته است. سپس، دمای سطح زمین(LST)، با روش دفتر علوم لندست برای محدوده میدان نفتی محاسبه شده، در نهایت به بررسی ارتباط توزیع شکستگی های سطحی با الگوی توزیع دمای سطحی محدوده مطالعاتی پرداخته شده است. نتایج نشان می دهد که شکستگی های موازی سطح محوری (SA) و برشی (SO1) که به ترتیب، دارای روند N-S و NW-SE هستند، بیشترین فراوانی را دارند. براساس نقشه چگالی ، تراکم خطواره ها در نواحی میانی، متمایل به جنوب شرقی میدان، دارای بیشترین مقدار است. از آنجایی که منابع زیرزمینی در امتداد خطواره های تکتونیکی نزدیک سطح قرار دارند، این ساختار ها در تصاویر ماهواره ای خنک تر و تاریک تر از مناطق اطراف دیده می شوند. خطواره های ساختاری با نقشه دمای سطحی، انطباق نشان می دهد؛ به طوری که خطواره ها، اغلب در مناطق با دمای سطحی متوسط و متوسط به پایین قرار گرفته اند. از این رو، دماهای کمتر با محدوده های دارای تراکم شکستگی بالا مطابقت نشان می دهند.
کاربرد داده های مریس در تخمین عمق شفافیت در دریای خزر با روش های رگرسیون خطی تک متغیره و چندمتغیره(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
عمق سکی یکی از شاخص های شفافیت پهنه های آبی است. در پژوهش حاضر برای نخستین بار مدل های رگرسیونی خطی تک متغیره و چندمتغیره به منظور پایش عمق سکی در دریای خزر با استفاده از تصاویر مریس شرح و بسط داده شده است. برخلاف مطالعات گذشته، در این تحقیق مدل ها آزمون می شوند تا دقت واقعی آنها در پایش عمق سکی مشخص گردد. اندازه گیری های میدانی عمق سکی که شامل 25 دادة مدل ساز و 12 داده آزمون است، در 25 گشت دریایی طی تیرماه تا آبان ماه سال 1384 در بخش جنوبی دریای خزر انجام شد. در این تحقیق از 25 تصویر سنجندة مریس در بازة زمانی اندازه گیری های میدانی استفاده شد. در رگرسیون تک متغیره، همبستگی بین عمق سکی و داده های بازتابش طیفی و نسبت آنها بررسی شد و روابطی که بیشترین همبستگی را داشتند انتخاب شدند. سپس با استفاده از داده های مدل ساز، بهترین مدل های خطی تک متغیره بین عمق سکی و پارامترهای بازتابشی ارائه و آزمون شد. مدل های رگرسیونی چندمتغیرة مناسب به کمک آمارة CP مالوز تعیین شدند و از میان آنها بهترین مدل با کمک داده های آزمون مشخص شد. نتایج نشان داد که جواب های مدل سازی چندمتغیره از مدل های تک متغیره بهتر و در مقایسه با دیگر مطالعات دارای ضریب همبستگی بیشتری است. در بهترین مدل چندمتغیره از داده های بازتابش در طول موج های 412، 510، 560، 681 و 779 نانومتر استفاده می شود و ضریب همبستگی و درصد خطای این مدل به ترتیب 7/0 و 7/37 درصد است. در نهایت نقشه های عمق سکی در دریای خزر از تصاویر مریس به کمک مدل مذکور استخراج شدند.
مدل سازی تخریب مراتع نیمه استپی استان اصفهان با استفاده از تصاویر مودیس(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
گیاهان، یکی از مهم ترین اجزای اکوسیستم هستند که تحت تاثیر عوامل طبیعی و انسانی قرار می گیرند. به طوری که مطالعه تولید خالص اولیه، یکی از مهم ترین موضوعات در بوم شناسی به حساب می آید. مهمترین هدف این تحقیق مدل سازی توزیع مکانی و زمانی تولید خالص اولیه (مدل CASA) و تاثیر تابش موثر نور خورشید (LUE) و همچنین اندازه گیری تخریب اراضی با شاخص تاثیر بارندگی ( RUE ) در مراتع نیمه استپی استان اصفهان است. برای انجام این مطالعه، تصاویر - NDVI ۱۶ روزه مودیس، داده های هواشناسی، نقشه پوشش اراضی و داده های زمینی به کار گرفته شد و نتایج نشان داد که نرخ NPP از ماه مارس (C/m2/mo 44/11) تا ماه می (C/m2/mo/07/41) افزایش داشته است، در حالیکه سیر نزولی را از اوایل ماه ژوئن (C/m2/mo 2/2) به دلیل خشکی خاک نشان می دهد. اقلیم، تیپ گیاهی و وضعیت مرتع نقش مهمی درNPP سالیانه داشتند، لذا بیشترین و کمترین NPP به ترتیب در Astragalus- Daphnae 85/38 gC/m2 y-1) 85/38 ) و Artemisia sieberi – Scariola gC/m2 y-1) 4 ) همراه با حداکثر ( g C (MJ)-1 13/0) و حداقل تاثیر تابش موثر نور خورشید g C (MJ)-1) LUE 005/0 ) مشاهده شد. مقدار (RUE)، در مراتع تخریب یافته کاهش داشت. علاوه بر این از همبستگی بین داده های زمینی و مدل CASA در اقلیم نیمه خشک گرم و مراتع تخریب یافته، کاسته شد. بنابراین توجه به وضعیت مرتع، تیپ گیاهی و اقلیم در پایش NPP و مدیریت مراتع ضروری است.
یکپارچه سازی سیستم اطلاعات مکانی (GIS)، شبکة عصبی پرسپترون چندلایه (MLP) و مدل بارش-رواناب (SWAT) با درنظرگرفتن تغییرات کاربری ها برای پیش بینی دبی ورودی و حجم رسوب (مطالعة موردی: سد ستارخان)(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
هدف از مطالعات رسوب گذاری در یک سد مخزنی یافتن دیدی کلی درمورد میزان حجم ازدست رفتة مخزن است. در این میان، بررسی و پیش بینی حجم رسوب واردشده به مخزن اهمیت ویژه ای دارد. در این پژوهش، با استفاده از روش آماری ریزمقیاس کردن، بارش و دما در محدودة حوضة آبریز سد ستارخان با مساحت 950 کیلومترمربع، واقع در استان آذربایجان شرقی، در بلند مدت پیش بینی شده اند. با توجه به اطلاعات بارش و دمای پیش بینی شده، به کمک مدل [1]SWAT، رسوب ورودی به سد شبیه سازی شده است. مقایسة نتایج این مدل و مقادیر مشاهداتی نشان می دهد گرچه مدل SWAT با دقت بالای 80% می تواند روند جریان رسوب ورودی به مخزن را شبیه سازی کند، قادر به شبیه سازی مقادیر واقعی رسوب نیست. برای رفع این اختلاف، باید پارامتر فرسایش نیز، برای رسیدن به نتیجة مطلوب، در محاسبات لحاظ شود. بنابراین ابتدا با کمک مدل شبکة عصبی پرسپترون چندلایه (MLP) بارش مورد نظر پیش بینی شده و سپس نقشة کاربری به منظور تعیین میزان تأثیر کاربری و، به تبع آن، فرسایش در محیط GIS تهیه شده است. ترکیب پارامتر کاربری در محیط GIS و بارش پیش بینی شده می تواند خروجی SWAT را به مقدار واقعی نزدیک تر کند. نتایج حاصل نشان می دهد که با یکپارچه سازی و استفاده از مدل های به کاررفته و قابلیت های GIS می توان نتایج و برآورد میزان حجم رسوب را با دقت بالای 95% محاسبه کرد.
مقایسه دقت روش های ماشین بردار پشتیبان و جنگل تصادفی در تهیه نقشه کاربری اراضی و محصولات زراعی، با استفاده از تصاویر چندزمانه سنتینل-2(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
نقشه های پوشش/کاربری اراضی، برای پایش تغییرات عوارض و برنامه ریزی صحیح، هرساله مورد نیاز مدیران حوزه کشاورزی، منابع طبیعی و زیست محیطی است. روش برداشت میدانی با جی پی اس (GPS) و نقشه برداری زمینی مستلزم صرف زمان و هزینه های بسیار است. بنابراین، اغلب از تصاویر ماهواره ای، که دارای پوشش سراسری و توالی برداشت، هزینه کم و اطلاعات به هنگام اند، استفاده می شود تا نقشه های پوشش/کاربری زمین به دست آید. تهیه نقشه دقیق با روش مناسب روز موضوعی کلیدی است. طی سال های اخیر، استفاده از تصاویر ماهواره ای جدید و روش های نوین طبقه بندی، به ویژه یادگیری ماشین، رشد فزاینده ای داشته و کارآیی آنها در تهیه نقشه های پوشش/کاربری اراضی بسیار موفقیت آمیز بوده است. یکی دیگر از مزایای تصاویر ماهواره ای برداشت های متوالی است و براساس آن، می توان از تغییرات پوشش گیاهی در طول زمان، برای تفکیک نوع پوشش، استفاده کرد. ماهواره سنتینل-2، با امتیاز پیکسل 10متری، یکی از ابزارهای مناسب برای تفکیک نوع پوشش محسوب می شود. در این تحقیق، برای تفکیک انواع کاربری اراضی و محصولات زراعی دشت سنجابی روانسر، از تصاویر چندزمانه سنتینل-2 و روش های طبقه بندی ماشین بردار پشتیبان و جنگل تصادفی استفاده و دقت آنها با یکدیگر مقایسه شد. بدین منظور، پس از نمونه برداری، تحلیل مؤلفه های اصلی برای چهار تاریخ دوره رشد محصولات اجرا شد و باندهای PC 1 ، PC 2 و PC 3 تصاویر با هم ترکیب شدند. دو روش روی ترکیب باند های PC 1 ، PC 2 و PC 3 تصاویر و نمونه های تعلیمی اعمال شدند. ارزیابی دقت ها نشان داد ماشین بردار پشتیبان، با صحت کلی 91.36% و ضریب کاپای 0.8927، نقشه کاربری اراضی و محصولات دقیق تری، در قیاس با روش جنگل تصادفی، تولید می کند.
ارزیابی تصاویر IRS-P6 برای برآورد سطح زیر کشت باغات(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
کشاورزی، محور توسعه است و سطح زیر کشت محصولات زراعی و باغی در بخش کشاورزی یک پارامتر مهم مدیریتی است. ارزیابی و تعیین دقیق سطح این پارامتر، برنامه ریزان را در توسعه کشاورزی یاری می دهد. به منظور غلبه بر محدودیت های کار میدانی در برآورد سطح زیر کشت محصولات کشاورزی، استفاده از تصاویر ماهواره ای به دلیل دید وسیع و یکپارچه، چند طیفی و به روز بودن گزینه مناسبی به نظر می رسد. در این تحقیق داده های ماهواره IRS-P6 به منظور برآورد سطح زیر کشت باغات در اراضی دشت شارویران شهرستان مهاباد مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت. به منظور استخراج بهتر اطلاعات، شاخص های مختلف با استفاده از روش های نسبت گیری باندی و تحلیل مولفه های اصلی تهیه شدند. طبقه بندی داده ها به روش نظارت شده و با الگوریتم های مختلف به دو صورت 7 کلاسه (طبقات کاربری اراضی) و 2 کلاسه (باغ و غیرباغ) انجام شد. صحت نقشه های حاصل از طبقه بندی در مقایسه با نقشه های واقعیت زمینی ارزیابی شد. بهترین صحت کلی و ضریب کاپا به ترتیب برابر %75/97 و 95/0 با الگوریتم حداکثر احتمال در طبقه بندی 2 کلاسه حاصل شد. نتایج نشان داد که داده های IRS-P6 برای شناسایی و پایش سطح زیر کشت باغات از لحاظ هزینه، زمان و دقت بسیار مناسب هستند
پهنه بندی کیفیت آلودگی آب رودخانه با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی و سیستم اطلاعات جغرافیایی(مطالعه موردی: رودخانه سیمینه رود)(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
پهنه بندی کیفیت آب رودخانه نخستین و مهم ترین مرحله در مدیریت کیفیت آب است، که ذهن تحلیلگر را با روند و چگونگی تغییرات آلودگی برحسب زمان، مکان و شرایط خاص آشنا می سازد. پژوهش حاضر درصدد است با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی و سامانه اطلاعات جغرافیایی به پهنه بندی کیفیت آلودگی آب رودخانه سیمینه رود بپردازد. داده های کیفی استفاده شده در تحقیق، حاصل نمونه برداری از رودخانة سیمینه رود در سه فصل بهار و پاییز 1387 و بهار 1388 است که با استفاده از مدل QUAL2K شبیه سازی شد. خروجی مدل با داده های مشاهده ای مقایسه گردید و پارامترهای نیترات، اکسیژن محلول و هدایت الکتریکی ِ مربوط به فصل پاییز 1387 به عنوان داده های هدف انتخاب شدند. داده های ورودی شامل داده های مربوط به کاربری اراضی، زمین شناسی، قابلیت فرسایش و مراکز جمعیتی مربوط به حوضة سیمینه رود هستند که به همراه داده های هدف بعد از آماده سازی در محیط GIS به مدل شبکة عصبی معرفی شدند. در این تحقیق از پنج ساختار مختلف مدل FFBP شبکة عصبی استفاده شد و نتیجة ساختار منتخب با خروجی های حاصل از مدل رگرسیون چندمتغیره مقایسه گردید، که برتری مدل شبکة عصبی مذکور را نشان داد. نتیجه تحقیق حاضر نشان می دهد که شبکه های FFBP با ساختار 3-40-40-4 بهترین کارایی را دارند، و شبکه عصبی در پهنه بندی کیفیت آلودگی آب قابلیت بالایی دارد.
ارزیابی قابلیت داده های MSI سنتینل-2 و OLI لندست 8 در تفکیک واحدهای سنگی و کانی های دگرسان منطقه کانسار فسفات اسفوردی، ایران مرکزی(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
سنجنده های دوقلوی MSI سنتینل -2، از لحاظ توان تفکیک مکانی، شباهت بسیاری به سنجنده OLI لندست 8 دارند که آژانس فضایی اروپا، با هدف افزایش داده های ادامه دار برای پایش سطح زمین، آنها را به فضا پرتاب کرد. در این مطالعه، قابلیت این داده ها در تفکیک واحدهای سنگی و دگرسانی، در محدوده کانسار فسفات اسفوردی، ارزیابی و با داده های لندست 8 و لندست 8 تلفیق شده، مقایسه شد. برای بارزکردن واحدهای سنگی منطقه، از روش بسط عدم همبستگی استفاده شد. به منظور مقایسه های آماری، واحدهای سنگی با استفاده از اجرای روش ماشین بردار پشتیبان و جنگل تصادفی روی دسته داده ها، رده بندی و صحت آنها با استفاده از ماتریس آشفتگی بررسی شد. علاوه بر آن، نسبت های باندی متناظر با آنچه درمورد سنجنده لندست 5 TM تعریف شده است، برای آشکارسازی نواحی دگرسان شده در منطقه، روی هر سه دسته داده اجرا و مساحت پهنه های بارزشده محاسبه و مقایسه شد. همچنین، نمودارهای پراکندگی برای تصاویر نسبت باندی تولیدشده تهیه شد. داده های MSI، در رده بندی ماشین بردار پشتیبان و جنگل تصادفی، صحت کلی و ضریب کاپای بیشتری را در مقایسه با دو دسته داده دیگر نشان دادند. نتایج نسبت باندی نیز نشان داد که داده های MSI و OLI تلفیق شده بیشترین همبستگی و مشابهت را به هم دارند. این مطالعه مشخص کرد که استفاده از داده های MSI در تهیه نقشه های سنگ شناختی و کانی شناختی، مطلوب تر از داده های OLI است. همچنین استفاده از داده های OLI تلفیق شده، در تاریخ هایی که تصاویر MSI در دسترس نیست، و یا برای تهیه نقشه های زمین شناسی پیوسته در مقیاس های قاره ای، به همراه داده های MSI کارآمد است.
ارزیابی عملکرد توصیفگرهای موضعی در تصاویر ماهواره ای(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
توصیفگرها توزیع درجات خاکستری تصویر را در ناحیه اطراف عوارض توصیف می کنند و در تعیین مطابقت آنها، در کاربردهای گوناگونی همچون مرتبط سازی تصویر و تولید مدل سه بعدی در فتوگرامتری و سنجش از دور، نقش اساسی دارند. روش های گوناگونی برای ایجاد توصیفگر ارائه شده که ویژگی ها و کاربردهای متفاوتی دارند. شناخت ویژگی های الگوریتم ها و چگونگی عملکرد آنها در شرایط گوناگون نیازی اساسی برای استفاده مناسب از آنها در موارد گوناگون است. در این تحقیق عملکرد ده توصیفگر مطرح شامل SI، SC، SIFT، PIIFD، SURF، DAISY، LSS، LBP، LIOP و BRISK در انواع مختلف از تصاویر ماهواره ای اپتیکی با تنوع گسترده ای از اعوجاجات شامل اختلاف مقیاس، دوران، روشنایی و تغییر منظر مورد ارزیابی قرار می گیرد. هشتاد جفت تصویر ماهواره ای در سه دسته گوناگون شامل شبیه سازی شده، چندزمانه و چندسنسوری انتخاب می شود و نتایج با استفاده از چهار معیار اساسی Recall، Precision، دقت هندسی و کارآیی مقایسه می شود. الگوریتمی که در همه حالت ها و برای همه تصاویر بهتر از دیگر الگوریتم ها باشد، وجود ندارد اما به طور میانگین، توصیفگر های DAISY و SIFT بهترین عملکرد، و الگوریتم های SI و SC نیز بدترین نتایج را در تصاویر ماهواره ای دارند.
پیش بینی احتمال مکانی وقوع برف با استفاده از داده های سنجش از دور و زنجیرة مارکوف مرتبة یک(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
ارزیابی و برآورد ذخایر برفی در مطالعات بیلان آب و بهره برداری بهینه از منابع آب در مناطق خشک و نیمه خشکی چون ایران که دارای ریزش های فصلی برف هستند، اهمیت فراوانی دارد. در حوضه های آبریز حوالی دامنه های برف گیر نظیر زاگرس که سیلاب های بهاره سهم عمدة جریان های سطحی را تشکیل می دهند، پیش بینی احتمالاتی ذخیرة برفی پایان سال ضروری است. در پژوهش حاضر، پیش بینی احتمالی وقوع برف در حوضة آبریز رودخانه های کرخه، دز، کارون و بخشی از حوضة مارون با استفاده از مدل زنجیرة مارکوف مرتبة یک بررسی شد. برای این منظور از داده های سطح برف استخراج شده از تصاویر ماهواره ای سنجندة NOAA-AVHRR در طول سال های آبی 1367 تا 1383 استفاده شد. حالت های ممکن در نقشه های برف به صورت وجود (عدد یک) و نبود برف (عدد صفر) تعریف شد. سپس با اعمال فرایند زنجیرة مارکوف، پیش بینی احتمال مکانی وقوع برف برای اسفندماه سال های 83-1379 صورت گرفت. نتایج نشان دادند که پیش بینی احتمالاتی سطح برف در اسفندماه تطبیق مناسبی با نقشه های حداکثر پوشش سطحی برف به دست آمده از تصاویر ماهواره ای دارد. وضعیت پوشش سطح در بیش از 60 درصد سطح حوضه با احتمال 100 درصد و در 80 درصد سطح حوضه، با احتمال 50 تا 90 درصد به درستی پیش بینی شده است. افزون بر این، به منظور ارزیابی کمی عملکرد مدل پیش بینی از روش جداول وابستگی استفاده شد. نتایج ارزیابی مدل برمبنای سه معیار احتمال ردیابی (POD)، نسبت هشدار غلط (FAR) و موفقیت بحرانی (CSI)، نیز توانمندی مدل زنجیرة مارکوف را در پیش بینی سطوح برفی نشان می دهند. کلید واژه ها : احتمال وقوع برف، زنجیرة مارکوف مرتبة یک، ماتریس احتمالات انتقال.
طراحی مدل بهینه سازی کاربری اراضی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک چندهدفه با رویکرد آمایش سرزمین (مطالعة موردی: رودبار جنوب – استان کرمان)(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
با افزایش جمعیت و به تبع آن افزایش نیازهای جامعه، آمایش سرزمین اهمیت ویژه ای یافته است. به دلیل پیوند آمایش سرزمین با چندین هدف متضاد، استفاده از الگوریتم های تکاملی چندهدفه درصورت تناسب الگوریتم با نوع مسئله می تواند مفید باشد. در پژوهش حاضر ضمن ارائة مدلی به منظور بهینه سازی کاربری اراضی، راه حلی مؤثر برای به کارگیری الگوریتم ژنتیک چندهدفه در انواع مسائل مربوط به آمایش سرزمین معرفی می گردد. مدل طراحی شده در پژوهش حاضر به منظور بهینه سازی کاربری اراضی از الگوریتم NSGA-II بهره می برد. خروجی های این مدل، الگوهایی برای آمایش سرزمین هستند که فرسایش منطقه را تا حد زیادی کاهش می دهند و سطح منفعت اقتصادی منطقه را بالا می برند. در این مدل، کاربری ها دارای بالاترین سازگاری، کمترین دشواری تغییر و بیشترین پیوستگی هستند. به منظور استفاده از الگوریتم ژنتیک چندهدفه در حل مسائل آمایش سرزمین در این پژوهش راهکاری ابتکاری برای تولید جمعیت اولیه و عملگر ابتکاری ترکیب متناسب با مسائل آمایش سرزمین شرح و بسط داده شد. مدل طراحی شده در منطقة رودبار جنوب واقع در استان کرمان پیاده سازی شد. نتایج به دست آمده نشان دادند که الگوهای آمایش سرزمین پیشنهادشده در این مدل می توانند درحدود 30 تا 35 درصد فرسایش منطقه را کاهش دهند؛ درعین حال سطح منفعت اقتصادی حاصل از تغییر کاربری بین 40 تا 50 درصد رشد خواهد داشت. همچنین تمامی الگوها دارای سازگاری بالا و دشواری تغییر اندک هستند. با بررسی عملکرد عملگر های ابتکاری ارائه شده، مشخص شد این عملگرها تأثیر بسزایی در روند حل مسئله داشتند. کلید واژه ها : بهینه سازی چندهدفه، الگوریتم NSGA-II، توسعة عملگرهای ابتکاری، آمایش سرزمین، توان اکولوژیک.