تعیین مقیاس بهینه قطعه بندی در طبقه بندی شیء گرای ابر، با استفاده از تصاویرNOAA/AVHRR

شناخت نوع ابر و طبقه بندی ابرها از ابتدایی ترین اصول در اکثر روش های پیش بینی بارش است که در بیشتر مواقع به صورت بصری و با مقایسه تصاویر باندهای مادون قرمز و باندهای مرئی انجام می شود. دراین گونه مطالعات تنها از دمای روشنایی ابر و البدوی آن برای طبقه بندی ابر استفاده می شود، در صورتی که بافت و شکل ابرها نیز از عوامل تاثیر گذار در تشخیص انواع آن هاست. روش طبقه بندی شیءگرا به علت استفاده از پارامترهای بافت و شکل و نیز دمای روشنایی و آلبدوی ابر، روش مناسبی برای طبقه بندی ابرها به شمار می آید. لیکن این روش طبقه بندی، بسیار وابسته به دقت قطعه بندی نیز هست. با توجه به اینکه یکی از فاکتورهای موثر بر دقت طبقه بندی همانا مقیاس قطعه بندی است، لذا تعیین مقیاس مناسب قطعه بندی در افزایش دقت طبقه بندی شیءگرا اهمیت فراوان دارد. هدف از ارائه این مقاله نیز تعیین مقیاس مناسب قطعه بندی در طبقه بندی شیءگرا ابر است. در این تحقیق دو تصویر NOAA/AVHRR مورد استفاده قرار گرفتند. به منظور انجام تحقیق، ابتدا اطلاعات اضافی شامل دمای روشنایی ابر در باند 3 و 4 و ارتفاع ابر از داده های سنجش از دور به منظور استفاده در قطعه بندی تصویر استخراج گردید و از روش دو باندی (مادون قرمز و مرئی) برای انتخاب نواحی آموزشی استفاده شد. سپس تاثیرات منفی خطاهای قطعه بندی بر دفت طبقه بندی شیءگرای ابر از طریق بسط روش محاسباتی تعیین گردید و دقت طبقه بندی کمی سازی شد. در این مرحله ارزیابی به وسیله کمی سازی تایرات کلی خطاها، با توجه به معیارها و واحدها در 25 مقیاس قطعه بندی صورت پذیرفت تا مقیاس مناسب برای قطعه بندی ابر به دست آید. نتایج نشان داد که نخست، دقت قطعه بندی ابر با افزایش مقیاس قطعه بندی کاهش می یابد؛ و دوم، تاثیرات منفی خطاهای قطعه بندی کمتر از حد مناسب در قطعه بندی ابر در مقیاس های بزرگ، به صورت کاملا محسوس بزرگ می شوند. همچنین دقت های قطعه بندی بالا لزوماً منجر به دقت های بالای قطعه بندی شیءگرا در طبقه بندی ابر نمی شوند، اما دقت های پایین قطعه بندی منجر به دقت های پایین طبقه بندی می شوند. با توجه به این مورد، بهترین مقیاس برای قطعه بندی ابر، مقیاس 50 تعیین گردید که منجر به دقت کلی 5/90 درصد در طبقه بندی شیءگرای ابر شد.