شئ گرا

این پژوهش با هدف استخراج نقشه کاربری اراضی شهری، با استفاده از مقایسه الگوریتم های مختلف طبقه بندی پیکسل پایه و شئ گرا می باشد. در این راستا الگوریتم های طبقه بندی پیکسل پایه ماشین بردار پشتیبان، حداکثر احتمال، شبکه عصبی مصنوعی، حداقل فاصله از میانگین، سطوح موازی و فاصله ماهالانوی مورد استفاده قرار گرفتند. در ادامه به مقایسه روش های مذکور با طبقه بندی شئ گرا جهت تهیه نقشه کاربری اراضی شهر زنجان با استفاده از تصویرماهواره ای Sentinel-2 با قدرت تفکیک مکانی  10 متر پرداخته شد. به منظور انجام پردازش تصویر مورد استفاده از نرم افزار های ENVI 5.3 ، SNAP ، eCognition و ArcGIS استفاده شده است. برای مقایسه عملی نتایج، د ر هر د و روش از د اد ه های آموزشی یکسان برای طبقه بندی استفاد ه گرد ید ؛ سپس مهم ترین روش های ارزیابی صحت شامل د قت کلی و ضریب کاپای طبقه بندی استخراج شد. نتایج بدست آمده، نشان می دهد که از بین روش های طبقه بندی پیکسل پایه مورد استفاده در این مطالعه، روش های طبقه بندی حداکثر احتمال و روش حداقل فاصله تا میانگین با ضریب کاپای به ترتیب 95/0درصد و 85/0 درصد از دقت قابل قبولی برخوردار هستند. هم چنین مقایسه نتایج حاصل از طبقه بندی پیکسل پایه و شئ گرا  نشان داد که روش شئ گرا با اعمال پارامترهای مؤثر در طبقه بندی و توسعه قوانین جهت اطلاح طبقه بندی اولیه شئ گرا با ضریب کاپای 95/0 درصد از نظر دقت در استخراج  نقشه کاربری اراضی از روش های پیکسل پایه از اولویت برخوردار است.

منابع آبی در گذر زمان و با افزایش جمعیت در حال کاهش می باشد، لذا مدیریت این منابع بسیار ضروری است.  در مطالعه حاضر بخشی از رود آجی چای بنا به شرایط خاص منطقه از نظر توپولوژی و محیط پیرامونی انتخاب و به منظور استخراج پهنه های آبی از دو روش نزدیک ترین همسایگی و فازی شئ گرا استفاده شد.  برای بهبود نتایج، نتایج حاصل از اعمال شاخص های استخراج آب به عنوان لایه های کمکی به همراه تصویر ماهواره سنتینل 2A  در نرم افزار eCognition  به کار برده شد.  به منظور انجام پردازش شئ گرا ابتدا واحدهای پردازش ایجاد گردید، سپس در روش نزدیک ترین همسایگی جهت بهبود نتایج، فضای نمونه های برداشتی با استفاده از الگوریتم FSO  بهینه گردید. در روش فازی شئ گرا پس از محاسبه درجه های عضویت پهنه های آبی استخراج شد.  بررسی نتایج نشان داد که روش فازی شیء گرا (دقت کلی 98 درصد) نسبت به روش نزدیک ترین همسایگی ( دقت کلی 95 درصد) نتایج بهتری را در استخراج دقیق پهنه های آبی ارائه می دهد.  روش نزدیک ترین همسایگی کارایی لازم برای تشخیص پهنه های آبی از عوارضی نظیر جاده ها، سایه و ابر را ندارد و این عوارض را به عنوان پهنه های آبی طبقه بندی می کند که باعث کاهش کیفیت و دقت طبقه بندی می شود، ولی در روش فازی شئ گرا به دلیل محاسبه درجه های عضویت این مشکل مرتفع گردیده و باعث افزایش دقت استخراج پهنه های آبی می گردد.

برآورد دقیق سطح پوشش برف به عنوان یکی از عملیات محوری و اساسی در زمینه مدیریت منابع آب، به ویژه در مناطقی که بارش برف سهم زیادی در نزولات جوی دارد محسوب می شود. بنابراین پایش پیوسته سطوح پوشیده از برف، از نظر مطالعات اقلیمی، اکولوژیکی و هیدرولوژیکی اهمیت ویژه ای دارد. امروزه در روند مدیریت کارآمد منابع آبی، به کارگیری داده های سنجش از دور با هدف کسب اطّلاعات دقیق از پوشش برف به صورت عملیاتی اجرا می شود. پژوهش حاضر با هدف مقایسه عملکرد توابع کرنل ماشین بردار پشتیبان و عملگر های فازی شئ گرا در برآورد میزان سطح پوشش برف در کوه آلمابلاغ با استفاده از تصویر ماهواره Sentinel انجام گرفته است. در این راستا ابتدا عملیات پیش پردازش بر روی تصو یر ماهواره ای اعمال گردید، سپس با استفاده از توابع کرنل ماشین بردار پشتیبان شامل توابع خطی، چند جمله ای، پایه شعاعی و سیگموئید، فرآیند طبقه بندی پیکسل پایه انجام شد. همچنین پس از قطعه بندی، با استفاده از عملگر های فازی شئ گرا شامل AND ، OR ، MGE ، MAR ، MGWE و ALP فرآیند طبقه بندی شئ گرا نیز انجام شد و میزان دقّت هر کدام از نقشه های تولیدشده محاسبه گردید و در آخر براساس الگوریتمی که دارای بیشترین دقّت بود، میزان سطح پوشش برف منطقه مورد مطالعه برآورد شد. در این تحقیق عملگر فازی AND دارای بیشترین مقدار دقّت در نقشه های تولید شده در بین هر دو روش بود. لذا براساس نتایج تحقیق، روش های پردازش شئ گرای تصاویر ماهواره ای در طبقه بندی تصاویر رقومی ماهواره ای به دلیل اینکه علاوه بر اطّلاعات طیفی از اطّلاعات مربوط به بافت، شکل، موقعیت، محتوا و ویژگی های هندسی نیز در فرآیند طبقه بندی استفاده می کنند در مقایسه با توابع کرنل ماشین بردار پشتیبان، دست یابی به دقّت بالاتر را امکان پذیر می سازند.