نوع مقاله : مقاله پژوهشی
نویسندگان
1 دانشجوی دکتری گروه علوم و مهندسی جنگل، دانشکدة منابع طبیعی، دانشگاه تربیت مدرس
2 دانشیار گروه علوم و مهندسی جنگل، دانشکدة منابع طبیعی، دانشگاه تربیت مدرس
3 استاد گروه ژئوماتیک، دانشگاه منابع طبیعی و علوم زیستی (بوکو)، وین، اتریش
4 استادیار گروه ژئوماتیک، دانشگاه منابع طبیعی و علوم زیستی (بوکو)، وین، اتریش
چکیده
پوششهای گیاهی مناطق کرانرودی، با وجود مساحت کم، خدمات اکوسیستمی فراوانی عرضه میکنند. نظر به اینکه برنامههای نظارتی و آماربرداری پیوستهای برای این پوششهای گیاهی در کشور وجود ندارد، تهیة نقشه و پایگاه دادة مکانی برای آنها امری ضروری است. اما آمیختگی این پوششهای گیاهی با سایر کاربریهای زمین سبب ایجاد چالشها و مشکلاتی در تهیة نقشه برای آنها شده است. بنابراین، انتخاب روش مناسب طبقهبندی بسیار حائز اهمیت است. در این زمینه و در تحقیق حاضر، دو روش پیکسلمبنا و شیءمبنا در طبقهبندی این پوششهای گیاهی، با استفاده از تصاویر رایگان ماهوارة سنتینل-2، مقایسه شده است. بدینمنظور، پنج منطقة کرانرودی متفاوت در استان چهارمحال و بختیاری انتخاب شد و برای آموزش مدلهای طبقهبندی بهکار رفت. در فرایند مدلسازی، از الگوریتم طبقهبندی جنگل تصادفی و دادههای چندزمانة ماهوارة سنتینل-2 استفاده شد. اعتبارسنجی مدلها بهصورت گسترده، با استفاده از نقاط صحتسنجی مستقل در سطح استان، انجام شد. نتایج نشان داد که تصاویر ماهوارة سنتینل-2 قابلیت بالایی در تهیة نقشة پوشش گیاهی در مناطق کرانرودی کوههای زاگرس دارد و روش طبقهبندی پیکسلمبنا (صحت کلی 83.9%) بهتر از روش شیءمبنا (صحت کلی 76.7%) بوده است. در مجموع، تحقیق حاضر استفاده از روش طبقهبندی پیکسلمبنا روی تصاویر چندزمانة ماهوارة سنتینل-2 را بهمنزلة ابزاری ارزان و مناسب در آشکارسازی این پوششهای گیاهی پیشنهاد میدهد. حائز اهمیت است که در این روش، تا جای ممکن، از پیکسلهای دارای خلوص بیشتر بهمنزلة پیکسلهای آموزشی در توسعة مدلها استفاده شود.
کلیدواژهها
عنوان مقاله [English]
Mapping Vegetation in Riparian Areas Using Pixel-Based and Object-Based Classification of Sentinel-2 Multi-Temporal Imagery
نویسندگان [English]
- Ardalan Daryaei 1
- Hormoz Sohrabi 2
- Clement Atzberger 3
- Markus Immitzer 4
1 Ph.D. Student, Dep. of Forestry, Faculty of Natural Resources, Tarbiat Modarres University
2 Associate Prof., Dep. of Forestry, Faculty of Natural Resources, Tarbiat Modarres University
3 Prof. of Institute of Geomatics, University of Natural Resources and Life Sciences, Vienna (BOKU)
4 Assistant Prof., Institute of Geomatics, University of Natural Resources and Life Sciences, Vienna (BOKU)
چکیده [English]
Despite the low area coverage, riparian vegetation presents several ecosystem services. But there is no precise spatial information on these ecosystems in Iran. Considering the lack of such information, mapping and providing a spatial database is essential. Due to the mixture of these vegetation types and other land covers, the detection of these types of vegetation is challenging, and choosing an appropriate classification method is of great significance. This study examines the performance of pixel-based and object-based classification approaches for the detection of these vegetation types using freely available Sentinel-2 imagery. Five different riparian areas in Chaharmahal-va-Bkhtiari province were selected and used for training the classification models. We used random forest algorithm and multi-temporal Sentinel-2 data to perform the classification models. The validation of classification models was based on independent validation points spread across the province. Our results showed that multi-temporal Sentinel-2 imagery has a high capability to map riparian vegetation in the Zagros Mountains. Moreover, the pixel-based classification approach (overall accuracy of 83.9%) represents more accurate results compared to the object-based classification approach (overall accuracy of 76.7%). Overall, this study recommends a pixel-based classification approach to map these vegetation types using freely available multi-temporal Sentinel-2 imagery. Note that it is important to use pure pixels for training the classification models.
کلیدواژهها [English]
- Sentinel-2
- Multi-temporal imagery
- Random forest
- Vegetation
- Riparian