تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,503 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,121,399 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,228,335 |
ارزیابی کارایی اطلاعات جغرافیایی داوطلبانه در طبقهبندی تصاویر سنتینل 2 با هدف شناسایی تغییرات کاربری مناطق شهری (مطالعة موردی: شهر قزوین) | ||
پژوهشهای جغرافیای برنامهریزی شهری | ||
مقاله 11، دوره 8، شماره 4، دی 1399، صفحه 889-905 اصل مقاله (1.52 M) | ||
نوع مقاله: پژوهشی - کاربردی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jurbangeo.2021.314285.1411 | ||
نویسندگان | ||
امید عسگری1؛ سارا عطارچی* 2؛ نجمه نیسانی سامانی3 | ||
1دانشجوی کارشناسی ارشد سنجشازدور و GIS، دانشگاه تهران، تهران، ایران | ||
2استادیار گروه سنجشازدور و GIS، دانشگاه تهران، تهران، ایران | ||
3دانشیار گروه سنجشازدور و GIS، دانشگاه تهران، تهران، ایران | ||
چکیده | ||
در چند دهة اخیر، مناطق شهری بهدلیل رشد سریع جمعیت و افزایش شهرنشینی دستخوش تغییرات زیادی شده است. استفاده از تصاویر ماهوارهای با قدرت تفکیک مکانی بالا یکی از روشهای کارآمد در مطالعه و شناسایی این تغییرات است. دسترسی به این تصاویر بهدلیل هزینة فراوان بسیار محدود است؛ از اینرو تصاویر ماهوارهای با قدرت تفکیک متوسط نظیر سنتینل بهدلیل دسترسپذیری بالا در کاربردهای شهری بسیار استفاده شده است. شناسایی دقیق تغییرات شهر با استفاده از طبقهبندی تصاویر ماهوارهای نیازمند دسترسی به دادههای زمینی صحیح برای تفکیک کلاسهای مختلف پوشش زمین است. عملیات برداشت اطلاعات زمینی، پرهزینه و زمانبر است و برای تصاویر مربوط به زمانهای گذشته امکانپذیر نیست. اطلاعات جغرافیایی داوطلبانه که دادههای مربوط به یک دورة زمانی را جمعآوری میکند، میتواند یکی از منابع دادة حقایق زمینی باشد. با استفاده از نمونههای تعلیمی حاصل از اطلاعات جغرافیایی داوطلبانه، فرایند پردازش تصاویر ماهوارهای با سرعت بیشتری انجام میشود. در این پژوهش، کارایی اطلاعات جغرافیایی داوطلبانه به عنوان نمونههای تعلیمی در طبقهبندی تصاویر سنتینل 2 برای شناسایی تغییرات کاربری شهر قزوین در سالهای 1394 و 1397 بررسی شده است. بدینمنظور صحت طبقهبندی تصاویر سنتینل 2 با نمونههای تعلیمی حاصل از اطلاعات جغرافیایی داوطلبانه با صحت طبقهبندی تصاویر مذکور با استفاده از نمونههای تعلیمی بهدستآمده از تصاویر گوگلارث و بهکمک آزمون آماری t مقایسه شده است. نتایج آزمون t با سطح اطمینان 95 درصد، برای سالهای 1394 و 1397 نشان میدهد اختلاف معناداری میان نمونههای تعلیمی گوگلارث و اطلاعات جغرافیایی داوطلبانه در طبقهبندی تصاویر سنتینل 2 وجود ندارد؛ بنابراین اطلاعات جغرافیایی داوطلبانه کارایی مناسبی به عنوان نمونههای تعلیمی در طبقهبندی تصاویر ماهوارهای در مناطق شهری دارند. | ||
کلیدواژهها | ||
اطلاعات جغرافیایی داوطلبانه؛ تصاویر ماهوارهای سنتینل 2؛ شهر قزوین؛ طبقهبندی کاربری اراضی شهری | ||
مراجع | ||
لیسند، توماس و کیفر، رالف (1387). سنجش از دور و تفسیر تصاویر ماهواره ای، ترجمة جعفر اولادی قادیکلایی، بابلسر: انتشارات دانشگاه مازندران. جلوخانی نیارکی، محمدرضا (1395). «طراحی و پیادهسازی سامانة پایش محیطزیست شهروندمحور مبتنی بر وب GIS»، اولین کنفرانس ملی فناوری اطلاعات و مدیریت شهری، تهران. حسینعلی، فرهاد، آلشیخ، علیاصغر و نوریان، فرشاد (1391). «توسعة مدلی عاملمبنا برای شبیهسازی گسترش کاربری اراضی شهری (منطقة مورد مطالعه: شهر قزوین)»، مطالعات و پژوهشهای شهری و منطقهای، شمارة 14، 21-22. محمداسماعیل، زهرا (1389). «پایش تغییرات کاربری اراضی کرج با استفاده از تکنیک سنجشازدور»، مجلة پژوهشهای خاک، شمارة 1، 82-88. نجفی، احمد، عزیزی قلاتی، سارا و مختاری، محمدحسین (1396). «کاربرد ماشین بردار پشتیبان در طبقهبندی کاربری اراضی حوزة چشمة کیله-چالکرود»، پژوهشنامة مدیریت حوزة آبخیز، شمارة 15، 92-101. Chilton, S. (2009). Crowdsourcing Is Radically Changing the Geodata Landscape: Case Study of Openstreetmap. Paper Presented at the Proceedings of the UK 24th International Cartography Conference, Hendon, London NW4 4BT, UK. Estima, J., & Painho, M. (2013). Exploratory Analysis of Openstreetmap for Land Use Classification. Paper Presented at the Proceedings of the Second ACM SIGSPATIAL international Workshop on crowdsourced and Volunteered Geographic Information, November 2013, Pages 39–46. Farhad, H. A., AlShiykh, A. S., & Nourian, F. (2012). Development of Factor-Based Model to Simulate Urban Land Use Expansion (Study Area: Qazvin City). Urban and Regional Studies and Research, 4(14), 22-21. (In Persian) Flanagin, A. J., & Metzger, M. J. (2008). The Credibility of Volunteered Geographic Information. GeoJournal, 72(3-4), 137-148. Fonte, C. C., Bastin, L., See, L., Foody, G., & Lupia, F. (2015). Usability of VGI for Validation of Land Cover Maps. International Journal of Geographical Information Science, 29(7), 1269-1291. Goodchild, M. F. (2007). Citizens as Sensors: The World of Volunteered Geography. GeoJournal, 69(4), 211-221. Hossein Ali, F., Ali Asghar, A.-S., & Farshad, N. (2012). Development of Factor-Based Model to Simulate Urban Land Use Expansion (Study Area: Qazvin City). Urban and Regional Studies and Research, 4(14), 22-21. (In Persian) Investopedia. (2020). What is a T Test? Retrieved from https://www.investopedia.com/terms/t/t-test.asp. Jelokhani-Niaraki, M. (2016). Design and Implementation Citizen-Centered Environmental Monitoring System Based on WEB Gis. Paper Presented at the First National Conference on Information Technology and Urban Management, Tehran. (In Persian) Johnson, B. A., & Iizuka, K. (2016). Integrating Open StreetMap Crowdsourced Data and Landsat Time-Series Imagery for Rapid Land Use/Land Cover (LULC) Mapping: Case Study of the Laguna De Bay Area of The Philippines. Applied Geography, 67, 140-149. Johnson, B. A., Iizuka, K., Bragais, M. A., Endo, I., & Magcale-Macandog, D. B. (2017). Employing Crowdsourced Geographic Data and Multi-Temporal/Multi-Sensor Satellite Imagery to Monitor Land Cover Change: A Case Study in an Urbanizing Region of the Philippines. Computers, Environment and Urban Systems, 64, 184-193. Koukoletsos, T., Haklay, M., & Ellul, C. (2012). Assessing Data Completeness of VGI Through an Automated Matching Procedure for Linear Data. Transactions in GIS, 16(4), 477-498. Li, W., Dong, R., Fu, H., Wang, J., Yu, L., & Gong, P. (2020). Integrating Google Earth imagery with Landsat Data to Improve 30-M Resolution Land Cover Mapping. Remote Sensing of Environment, 237, 111563. Lin, W. (2013). When Web 2.0 Meets Public Participation GIS (PPGIS): VGI and Spaces of Participatory mapping in China. In Book Section (Ed.), Crowdsourcing Geographic Knowledge (pp. 83-103), Springer. Lillesand, T., & Kiefer, R. (2008). Remote Sensing and Image Interpretation (J. Oladi Qadiklaei, Tran) Babolsar: Mazandaran University Press. (In Persian) Malarvizhi, K., Kumar, S. V., & Porchelvan, P. (2016). Use of High Resolution Google Earth Satellite Imagery in Landuse Map Preparation for Urban Related Applications. Procedia Technology, 24, 1835-1842. Misra, M., Kumar, D., & Shekhar, S. (2020). Assessing Machine Learning Based Supervised Classifiers for Built-Up Impervious Surface Area Extraction From Sentinel-2 Images. Urban Forestry & Urban Greening, 53, 126714. Mohammad Esmaeil, Z. (2010). Monitoring Land Use\ Land Cover Changes in Karaj by Applying Remote Sensing. Soil and Water Reserch Institute, 24, 81-88. (In Persian) Najafi, A., Qalati, S., & Mokhtari, M. H. (2017). Application of Support Vector Machine in Land Use Classification of Kileh-Chalkroud Basin. Journal of Watershed Management, 8(15), 92-101. (In Persian) Olteanu-Raimond, A.-M., See, L., Schultz, M., Foody, G., Riffler, M., Gasber, T., …, & Liu, L. (2020). Use of automated Change Detection and Vgi Sources for Identifying and Validating Urban Land Use Change. Remote Sensing, 12(7), 1186. Reba, M., & Seto, K. C. (2020). A Systematic Review and Assessment of Algorithms to Detect, Characterize, and Monitor Urban Land Change. Remote Sensing of Environment, 242, 111739. Schelhorn, S.-J., Herfort, B., Leiner, R., Zipf, A., & De Albuquerque, J. P. (2014). Identifying Elements at Risk from Openstreetmap: The Case of Flooding. Paper Presented at the ISCRAM, GIScience Chair, Heidelberg University, Germany. Statisticshowto. (2020). Student’s T-Test, Retrieved from https://www.statisticshowto.com/probability-and-statistics/t-test/. Terroso-Saenz, F., & Munoz, A. (2020). Land use discovery based on Volunteer Geographic Information classification. Expert Systems with Applications, 140, 112892. Thomas, M. L., & Ralph, W. K. (2008). Remote Sensing and Image Interpretation (J. Oladi Qadiklaei, Tran). Babolsar: Mazandaran University Press. (In Persian) Toronto, U. o. (2020). The T Test, Retrieved from https://www.utsc.utoronto.ca/. tutorialspoint. (2020). Learn Django, Retrieved from https://www.tutorialspoint.com/django/django_overview.htm. Woodcock, C. E., Loveland, T. R., Herold, M., & Bauer, M. E. (2020). Transitioning from Change Detection to Monitoring with Remote Sensing: A Paradigm Shift. Remote Sensing of Environment, 238, 111558. Xin, H., Ying, W., Jiayi, L., Xiaoyu, C., Yinxia, C., Junfeng, X., & Jianya, G. (2020). High-Resolution Urban Land-Cover Mapping and Landscape Analysis of the 42 Major Cities in China Using ZY-3 Satellite Images. Science Bulletin, Volume 65, Issue 12, 30 June 2020, Pages 1039-1048. Zhou, L., Dang, X., Sun, Q., & Wang, S. (2020). Multi-Scenario Simulation of Urban Land Change in Shanghai by Random Forest and CA-Markov Model. Sustainable Cities and Society, 55, 102045. Zurqani, H. A., Post, C. J., Mikhailova, E. A., Schlautman, M. A., & Sharp, J. L. (2018). Geospatial analysis of Land Use Change in the Savannah River Basin Using Google Earth Engine. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 69, 175-185. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 527 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 607 |