کاربرد شبکه کانولوشنی LSTM در طبقه بندی محصولات کشاورزی با استفاده از سری زمانی NDVI

تغییرات رشد محصولات کشاورزی در فواصل زمانی نسبتا کوتاه، ناهم زمانی کشت محصولات مشابه، شباهت طیفی میان محصولات گوناگون در برخی از زمان های دوره کشت و کمبود داده های زمینی، طبقه بندی محصولات زراعی در تصاویر ماهواره ای را به کاری چالش برانگیز مبدل می کند. تغییر مقدار درصد پوشش و سبزینگی، در طول فصل رشد، از برجسته ترین ویژگی پوشش‏ های گیاهی ازجمله محصولات کشاورزی است که می توان بر آن نظارت کرد. این کار با استفاده از سری زمانی شاخص های گیاهی انجام می شود که اطلاعات بسیار مفیدی از توالی ویژگی های فنولوژیک محصولات کشاورزی در اختیار ما قرار می دهد. استفاده از روش های یادگیری عمیق با توانایی یادگیری اطلاعات متوالی حاصل از این سری ها می تواند، در طبقه بندی محصولات کشاورزی و کاهش وابستگی به داده های زمینی، مفید باشد. شبکهLong-Short Term Memory (LSTM) یکی از انواع شبکه های عصبی بازگشتی در تجزیه و تحلیل داده های متوالی است که توانایی یادگیری توالی های بلندمدت در سری زمانی را دارد؛ بنابراین در این مطالعه، پس از محاسبه شاخص NDVI از باندهای ماهواره سنتینل 2 در نه تاریخ متفاوت و تشکیل سری زمانی آن شاخص برای ورود به شبکه، دو ناحیه متفاوت در دشت مغان در نظر گرفته شد که محصولات کشت شده در آنها، طی عملیات زمینی، برداشت شده بود. در ناحیه اول، شبکه کانولوشنی LSTM برای طبقه بندی محصولات آموزش دید و در ناحیه دیگر، کارآیی این شبکه آموزش دیده در طبقه بندی محصولات ارزیابی شد و دقت کلی 82% و ضریب کاپای 8/0 به دست آمد. افزایش تعداد نمونه های زمینی و انتخاب مرز دقیق محصولات، می تواند کارایی روش مورد استفاده را افزایش دهد.