هیه نقشه کاربری اراضی شهر سبزوار با استفاده از روش‌های حداکثر احتمال و شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه

آمایش محیط

مقاله 6، دوره 6، شماره 23، اسفند 1392، صفحه 127-148   

نوع مقاله: پژوهشی

نویسندگان

الهه اکبری^{* 1}؛ مجید ابراهیمی²؛ ابوالقاسم امیر احمدی³

¹(مربی دانشگاه حکیم سبزواری، کارشناسی ارشد سنجش از دور و GIS )

²(دانشجوی دکتری ژئومورفولوژی، دانشگاه حکیم سبزواری)

³(دانشیار گروه جغرافیای طبیعی، دانشگاه حکیم سبزواری)

چکیده

از جمله عوامل مهم در برنامه‌ریزی و مدیریت شهری، به ویژه در راستای نیل به توسعه‌ی پایدار در نواحی شهری و استفاده بهینه از سرزمین، اطلاع بهنگام از وضعیّت پوشش اراضی برای این مناطق است. داده‌های سنجش از دور به جهت ارائه‌ی اطلاعات به هنگام و رقومی، تنوع اشکال و امکان پردازش پتانسیل بالایی برای تهیه‌ی نقشه‌های به روز کاربری اراضی شهری دارند. در این تحقیق با استفاده از تصویر ماهواره‌ای Landsat/ETM⁺ و دو الگوریتم طبقه‌بندی نظارت شده شامل حداکثر احتمال و شبکه عصبی مصنوعی، نقشه کاربری اراضی تهیه و با یکدیگر مقایسه گردید. در طبقه‌بندی با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی از یک شبکه پرسپترون با یک لایه پنهان و 7 نرون ورودی، 9 نرون میانی و 4 نرون خروجی استفاده شده است که تعداد نرون‌های ورودی همان تعداد باندهای تصویر ماهواره‌ای لندست و تعداد نرون‌های خروجی همان تعداد کلاس‌های نقشه کاربری اراضی می‌باشد. در نهایت نقشه پوشش اراضی منطقه به چهار طبقه‌ی مناطق مسکونی، اراضی بایر، پوشش گیاهی و جادّه طبقه‌بندی شد. برای ارزیابی صحّت نتایج طبقه‌بندی، برداشت‌های زمینی با استفاده از GPS انجام گرفت. نتایج حاصل از ارزیابی دقت این دو روش با استفاده از صحت کلی و ضریب کاپا نشان داده است که الگوریتم شبکه عصبی پرسپترون با دقت کلی 24/98 و ضریب کاپای 9703/0 نسبت به الگوریتم حداکثر احتمال با دقت کلی 23/94 و ضریب کاپای 9034/0 از دقت بیش تری برخوردار است. همچنین در این تحقیق ارزیابی شد که روش طبقه‌بندی شبکه‌ی عصبی پرسپترون چند لایه، نسبت به روش حداکثر احتمال، از توان تفکیک و قابلیت بیش تری برای تهیه‌ی نقشه پوشش اراضی در مناطق شهری برخوردار می‌باشد. 

کلیدواژه‌ها

کاربری اراضی شهری؛ تصویر ماهواره‌ای؛ سبزوار؛ شبکه عصبی پرسپترون چند لایه؛ ارزیابی دقت

مراجع