آنالیز انحراف زمانی پویا

یکی از اولویت های مهم وزارت جهاد کشاورزی، تهیه نقشه نوع محصول کشاورزی برای تخمین میزان سطح زیرکشت محصولات استراتژیک و برآورد سالیانه میزان تولید آنهاست. در دهه های اخیر، فناوری سنجش از دور به دلیل تهیه تصاویر و داده های به هنگام با تفکیک پذیری های متنوع مکانی، زمانی و طیفی و با بهره گیری از الگوریتم های یادگیری ماشین بهبودیافته در تخمین میزان سطح زیرکشت محصولات کارایی زیادی را نشان داده است. در پژوهش حاضر با استفاده از سری زمانی تصاویر ماهواره لندست-8 و الگوریتم های یادگیری ماشین پیشرفته یک چهارچوب تهیه نقشه نوع محصول کشاورزی مرودشت استان فارس ارائه شد. الگوریتم های به کار گرفته شده شامل الگوریتم درخت تصمیم، جنگل تصادفی، جنگل دورانی، ماشین بردار پشتیبان و آنالیز انحراف زمانی پویا بود. نتایج نشان داد که روش های آنالیز انحراف زمانی پویا و جنگل تصادفی نسبت به روش های دیگر کارایی بسیار بیشتری (با افزایش دقت کلی به میزان 10% تا 12% بیشتر) در تهیه نقشه نوع محصول کشاورزی منطقه مطالعه شده داشتند. همچنین، در این پژوهش قابلیت باندهای 2 تا 5 ماهواره لندست-8 در شناسایی کارا و مطمئن همه محصولات این منطقه با استفاده از روش های مذکور اثبات شد.