object-oriented segmentation

گرم شدن محیط زیست شهری یکی از پیامدهای رشد شهری ناپایدار است. هدف این پژوهش بررسی امکان مدل سازی تاثیر پارامترهای ساختاری شهر بر دمای سطح زمین در فصل تابستان در شهر تهران است. بدین منظور، از تصویر لندست-8 اخذ شده در سال 2018 به جهت محاسبه دمای سطح زمین استفاده شده و به منظور تعیین واحدهای مطالعاتی در این پژوهش از روش قطعه بندی شی گرا بر روی تصویر سنجنده سنتینل-2 سال 2018 استفاده گردیده و میزان پوشش گیاهی، جداسازی مناطق ساخته شده از مناطق ساخته نشده از این تصاویر استخراج شده است. همچنین روش شبکه عصبی پرسپترون چند لایه و روش شبکه عصبی کانولوشن به منظور مدل سازی تاثیر پارامترهای ساختاری شهر بر دمای سطح زمین در طی فصل تابستان مورد استفاده قرار گرفته است. نتایج به دست آمده از انتخاب ویژگی به روش جنگل تصادفی برای فصل تابستان نشان می دهد که حضور پوشش گیاهی و کاربری های شهری که شامل مناطق مسکونی، مناطق تجاری و خدماتی، مناطق صنعتی، زمین های بایر است، و نیز لایه های اطلاعاتی تراکم معابر و تراکم جمعیت در این فصل بر تغییرات دمای سطح زمین تاثیر گذار هستند. همچنین نتایج حاصل از مدل سازی و نتایج به دست آمده از آزمون آماری تی نمونه های جفت شده نشان دهنده برتری روش شبکه عصبی کانولوشن با ریشه میانگین مربعات خطای 61/0 درجه سانتی گراد، ضریب تعیین 62/0 و درصد خطای برآورد 75/17 نسبت به روش شبکه عصبی پرسپترون چند لایه با ریشه میانگین مربعات خطای 82/0، ضریب تعیین 26/0 و درصد خطای برآورد 34/23 است.