به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت

جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه « satellite imagery » در نشریات گروه « زراعت »

تکرار جستجوی کلیدواژه «satellite imagery» در نشریات گروه «کشاورزی»
  • محمد عبیات*، سعید امانپور، محمود عبیات، ماجده عبیات

    تصاویر ماهواره ای، از قابلیت بالایی جهت برآورد سطح زیرکشت محصولات کشاورزی برخوردارند. هدف این مطالعه، شناسایی سطح زیرکشت محصولات غالب در شهرستان شوشتر با استفاده از تصاویر لندست 8 طی دوره رشد در سال 1398 می باشد. با روش های طبقه بندی حداکثر احتمال و ماشین بردار پشتیبان در رویکرد اول و استفاده از شاخص گیاهی NDVI در رویکرد دوم، محصولات زراعی در مراحل مختلف رشد و با توجه به تقویم زراعی آن ها، نقشه الگوی کشت محصولات این منطقه نگاشته شد. جهت بررسی صحت نتایج، نقشه های تولیدشده با داده های مرجع موردبررسی قرار گرفت. از آمار جهاد کشاورزی استان خوزستان در سال 1398 نیز برای ارزیابی نتایج استفاده شد. نتایج نشان داد که ضریب کاپا و صحت کلی در روش حداکثر احتمال به ترتیب 90 و 80 درصد، در روش ماشین بردار پشتیبان به ترتیب 92 و 90 درصد و در روش استفاده از شاخص NDVI، به ترتیب 95 و 93 درصد محاسبه شد. براساس نتایج، سطح زیرکشت گندم، جو، برنج و ذرت، در روش حداکثر احتمال، در مقایسه با آمار جهاد کشاورزی به ترتیب خطایی برابر 6/12، 4/16، 7/8 و 6/6 درصد و در روش ماشین بردار پشتیبان به ترتیب خطایی برابر 1/10، 3/8، 1/5، 2/7 درصد داشته است. اما استفاده از شاخص NDVI به عنوان بهترین روش برآورد سطح زیرکشت در منطقه، در مقایسه با آمار جهاد کشاورزی به ترتیب دارای خطایی برابر 4/2، 5/1، 3/4 و 6/4 درصد بوده که نشان دهنده قابلیت بالای شاخص های گیاهی در برآورد سطح زیرکشت محصولات با توجه به مرحله فنولوژی آن ها می باشد.

    کلید واژگان: الکوی کشت, تصاویر ماهواره ای, طبقه بندی, NDVI, شوشتر}
    Mohammad Abiyat *, Saeid Amanpour, Mahmud Abiyat, Majedeh Abiyat

    Satellite images have a high capability for estimating the area under agricultural crops. The aim of this study was to identify the area under dominant crops such as in Shushtar Province using Landsat 8 satellite images during the growing season during 2019. With Maximum Probability technique and Support Vector Machine in the first approach and using NDVI index in the second approach, crops in different growing seasons and according to their calendar, a cropping pattern map was drawn. In order to evaluate the accuracy of the results, the generated maps with reference data were examined. Agricultural Jihad statistics of Khuzestan were also used. The results showed that Kappa coefficient and overall accuracy were calculated as 90% and 80% in the Maximum Probability technique, 92% and 90% in the Support Vector Machine and 95% and 93% in the NDVI, respectively. Based on the results, the cultivation area of wheat, barley, rice, and corn, in the Maximum Probability technique, in comparison with the statistics of Agricultural Jihad, had an error of 12.6, 16.4, 8.7 and 6.6%, respectively and in the Support Vector Machine had an error of 10.1, 8.3, 5.1 and 7.2%, respectively. However, using the NDVI index as the best approach for estimating the cultivation area in this region, in comparison with the statistics of Agricultural Jihad, has an error of 2.4, 1.5, 4.3 and 4.6%, respectively, which indicates the high capability of vegetation indices to estimate the Cultivation Area, According to their phenological stage.

    Keywords: Classification, Cultivation pattern, NDVI, satellite imagery, Shushtar}
  • M. Faramarzi *, Z. Heidarizadi, A. Mohamadi, M. Heydari
    This study aimed first to investigate the relationship between Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and vegetation attributes (vegetation cover, bare soil, litter frequency, and the amount of biomass) and, then, evaluating the vegetation changes using NDVI in semi-arid rangeland in western Iran. Ground data were collected to assess the accuracy of NDVI index. For this purpose, 14 sampling units were randomly selected for collection of vegetation attributes including biomass, vegetation cover, litter, and bare soil. Then, the correlation between digital pixel values and the sampling units were analyzed. The results showed that NDVI was highly correlated with all vegetation attributes. The maximum correlation was related to vegetation cover (0.84). So, to evaluate the vegetation changes, the NDVI maps were created in 1986, 2001, and 2013. The results showed that the amount of class 1 (very poor vegetation cover) increased from 0.27 km2 in 1986 to 12.89 km2 in 2013, and also class 4 and 5 (good and very good vegetation cover, respectively) decreased about 27.8 and 37.7%, respectively. The relationship between precipitation and temperature with NDVI was investigated to assess the sensitivity of NDVI to these parameters. The results showed that the amount of precipitation decreased during the studied time periods. This parameter seems to be one of the most important factors affecting the vegetation in our study area.
    Keywords: Precipitation, Satellite imagery, Temperature, Vegetation cover}
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال