نوع مقاله : مقاله پژوهشی
نویسندگان
1 دانشجوی دکترای مرکز سنجش از دور، دانشکدة علوم زمین، دانشگاه شهید بهشتی
2 استادیار مرکز مطالعات سنجش از دور، دانشکدة علوم زمین، دانشگاه شهید بهشتی
3 استاد مرکز مطالعات سنجش از دور، دانشکدة علوم زمین، دانشگاه شهید بهشتی
4 دانشیار مرکز مطالعات سنجش از دور، دانشکدة علوم زمین، دانشگاه شهید بهشتی
چکیده
تغییرات رشد محصولات کشاورزی در فواصل زمانی نسبتاً کوتاه، ناهمزمانی کشت محصولات مشابه، شباهت طیفی میان محصولات گوناگون در برخی از زمانهای دورة کشت و کمبود دادههای زمینی، طبقهبندی محصولات زراعی در تصاویر ماهوارهای را به کاری چالشبرانگیز مبدل میکند. تغییر مقدار درصد پوشش و سبزینگی، در طول فصل رشد، از برجستهترین ویژگی پوششهای گیاهی ازجمله محصولات کشاورزی است که میتوان بر آن نظارت کرد. این کار با استفاده از سری زمانی شاخصهای گیاهی انجام میشود که اطلاعات بسیار مفیدی از توالی ویژگیهای فنولوژیک محصولات کشاورزی در اختیار ما قرار میدهد. استفاده از روشهای یادگیری عمیق با توانایی یادگیری اطلاعات متوالی حاصل از این سریها میتواند، در طبقهبندی محصولات کشاورزی و کاهش وابستگی به دادههای زمینی، مفید باشد. شبکةLong-Short Term Memory (LSTM) یکی از انواع شبکههای عصبی بازگشتی در تجزیه و تحلیل دادههای متوالی است که توانایی یادگیری توالیهای بلندمدت در سری زمانی را دارد؛ بنابراین در این مطالعه، پس از محاسبة شاخص NDVI از باندهای ماهوارة سنتینلـ 2 در نُه تاریخ متفاوت و تشکیل سری زمانی آن شاخص برای ورود به شبکه، دو ناحیة متفاوت در دشت مغان در نظر گرفته شد که محصولات کشتشده در آنها، طی عملیات زمینی، برداشت شده بود. در ناحیة اول، شبکة کانولوشنی LSTM برای طبقهبندی محصولات آموزش دید و در ناحیة دیگر، کارآیی این شبکة آموزشدیده در طبقهبندی محصولات ارزیابی شد و دقت کلی 82% و ضریب کاپای 8/0 بهدست آمد. افزایش تعداد نمونههای زمینی و انتخاب مرز دقیق محصولات، میتواند کارایی روش مورد استفاده را افزایش دهد.
کلیدواژهها
عنوان مقاله [English]
Employing the Convolutional LSTM Network in Crop Classification using NDVI Time Series
نویسندگان [English]
- Mohammad Reza Gili 1
- Davoud Ashourloo 2
- Hossein Aghighi 2
- Ali Akbar Matkan 3
- Alireza Shakiba 4
1 Ph.D. Student in Remote Sensing Center, Shahid Beheshti University
2 Assistant Prof. of Remote Sensing Center, Faculty of Earth Sciences, Shahid Beheshti University
3 Prof. of Remote Sensing Center, Faculty of Earth Sciences, Shahid Beheshti University
4 Associate Prof. of Remote Sensing Center, Faculty of Earth Sciences, Shahid Beheshti University
چکیده [English]
Changes in crop growth at relatively short intervals, asymmetry of cultivation of similar crops, the spectral similarity between different crops at certain times of the growing season, and lack of ground data make classifying crops in satellite imagery a challenging task. Changing the amount of canopy and greenness during the growing season is one of the most prominent characteristics of vegetation, including agricultural products, which can be monitored by using time series of vegetation indices that have useful information about the sequence of phenological features of crops. The use of deep learning methods with the ability of learning sequential information obtained from these time series can be useful in crop mapping and reducing dependence on ground data. The LSTM network is one of the types of RNNs in sequential data analysis that has the ability to learn long-term sequences of time-series information. Therefore, in this study, after extracting the NDVI time-series of 9 different dates from Sentinel-2 satellite images for a region located in Moghan plain, with ground labeled data related to the type of crops cultivated, we trained a convolutional LSTM network. Then we used this trained network to classify agricultural products in another region of the plain as a test site, and achieved an overall accuracy of 82% and a kappa coefficient of 0.8. Increasing the number of ground samples and selecting the exact boundary of crops, can increase the efficiency of the method used.
کلیدواژهها [English]
- Deep learning
- LSTM
- NDVI time-series
- Sentinel-2
- Crop classification