تخمین توزیع مکانی-زمانی شاخص سطح برگ با استفاده از تصاویر ماهواره-ایSentinel-2 (مطالعه موردی: مزارع ذرت علوفهای جنوب تهران)
شاخص سطح برگ (LAI)، در مطالعات هیدرولوژی، کشاورزی و مدیریت آبیاری اراضی، نقش مهمی را ایفا می کند. به منظور دستیابی به الگوریتم مناسب، با دقت و استوار یا پایدار(robust) برای تخمین توزیع مکانی-زمانی LAI با استفاده از تصاویر Sentinel-2، الگوریتم های رگرسیون بردار پشتیبان (SVR)، Kernel Ridge Regression (KRR)، (RVM) Relevance Vector Machines و رگرسیون فرآیند گوسی (GPR)، کالیبره و مورد ارزیابی قرار گرفتند. داده های این تحقیق، از مزارع ذرت علوفه ای شهرستان قلعه نو در استان تهران، در کل دوره رشد آن در تابستان 1397، از طریق اندازه گیری تخریبی و نیز عکسبرداری نیم کروی، جمع آوری شد. نتایج تحقیق با الگوریتم های متداول در این حوزه؛ جنگل تصادفی (RF) و شبکه عصبی مصنوعی (ANN)، مقایسه گردیدند. نتایج نشان می دهد که الگوریتم GPR، نه تنها از دقت (در گروه باندی بیست متری، 913/0=R2 و 641/0=RMSE)، سرعت و پایداری بالاتری در تخمین LAI برخوردار بوده، بلکه قابلیت منحصر به فرد ایجاد نقشه پیکسل مبنای عدم اطمینان (عدم اطمینان و عدم اطمینان نسبی، به ترتیب، به مساحت 96% و 74% از کل منطقه کمتر از 7/0 و30%) را داراست. با در نظر گرفتن مقادیر R2 و RMSE، SVR دومین الگوریتم با دقت برای برآورد LAI و بعد از آن، RVM، KRR، RF و ANN، به ترتیب می باشند. مقایسه LAI تخمین زده شده و میدانی در دفعات نمونه برداری با RMSE = 0.276 و 099/0 = Bias، و سایر مزایای مطرح شده، بر کارآیی الگوریتم GPR در تخمین توزیع مکانی-زمانی LAI دلالت دارد.
پرداخت حق اشتراک به معنای پذیرش "شرایط خدمات" پایگاه مگیران از سوی شماست.
اگر عضو مگیران هستید:
اگر مقاله ای از شما در مگیران نمایه شده، برای استفاده از اعتبار اهدایی سامانه نویسندگان با ایمیل منتشرشده ثبت نام کنید. ثبت نام
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.