![سامانه نشر مجلات علمی دانشگاه تهران](./data/logo.png)
تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,573 |
تعداد مقالات | 71,037 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,525,521 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,788,112 |
تهیة نقشة تیپ جنگل با استفاده از تصاویر ابرطیفی پریسما در جنگل خیرود | ||
نشریه جنگل و فرآورده های چوب | ||
دوره 77، شماره 3، آذر 1403، صفحه 249-264 اصل مقاله (1.56 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jfwp.2024.381635.1312 | ||
نویسندگان | ||
مرجان فیروزی نژاد1؛ پرویز فاتحی* 1؛ علیاصغر درویشصفت1؛ وحید نصیری2 | ||
1گروه جنگلداری و اقتصاد جنگل، دانشکدة منابع طبیعی، دانشکدگان کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران. | ||
2گروه مدیریت منابع جنگلی، دانشکدة جنگلداری، دانشگاه کشاورزی کراکوف، کراکوف، لهستان. | ||
چکیده | ||
آگاهی از تیپ جنگل یکی از موارد ضروری در برنامه ریزی و مدیریت پایدار جنگل بوده، ولی تهیة نقشة آن به روشهای میدانی زمانبر و پرهزینه است. از این رو، سنجشازدور به ویژه استفاده از دادههای ابرطیفی همانند ماهوارة پریسما با 243 باند طیفی، می تواند به عنوان جایگزینی مناسب تلقی شود. پژوهش پیشرو به ارزیابی قابلیت این تصاویر براساس روش های ماشین بردار پشتیبان (SVM)، نقشهبردار زاویة طیفی (SAM) و جنگل تصادفی (RF) در بخش گرازبن جنگل خیرود پرداخته است. نقشة واقعیت زمینی در 131 قطعهنمونه با ابعاد 45×45 متر بهطور میدانی با روش کوچلر و براساس فراوانی 100 اصله از قطورترین درختان تهیه و پنج تیپ شامل راش خالص، راش آمیخته، راش-ممرز، ممرز-راش و ممرز آمیخته مشخص شد. تصحیح هندسی تصاویر، رفع نویز و نرمسازی منحنی طیفی انجام و سپس اثر انحنای طیفی تصحیح شد. الگوریتم آشکارسازی ناهنجاریها بر روی تصویر اعمال و باندهای دارای نویز و محدوده های جذب آب حذف شدند. سپس برروی 103 باند طیفی باقیمانده، الگوریتم حداقل سهم نویز و شاخص خلوص پیکسل برای یافتن پیکسل های خالص طیفی اجرا و در طبقه بندی بکار گرفته شدند. همچنین، شاخصهای NDVI، ReNDVI،MTCI ، NDIred و RTVI محاسبه و به مجموعه باندی اضافه شدند. الگوریتم های SVM و RF بهترتیب با صحت کلی 53/09و 43/19و ضریب کاپای 0/38 و 0/25 و استفاده از باندهای حاصل از الگوریتم حداقل سهم نویز، بهترین نتایج را نشان دادند. بهطور کلی، نویز به نسبت زیاد داده های پریسما و رفتار طیفی نزدیک تیپ های مورد مطالعه بهرغم انجام پردازش ها و بکارگیری الگوریتم های طبقه بندی مناسب، مانع از کسب نتایج رضایتبخش شد. | ||
کلیدواژهها | ||
الگوریتم حداقل سهم نویز؛ پریسما؛ تصاویر ابرطیفی؛ تیپ جنگل؛ ماشین بردار پشتیبان | ||
مراجع | ||
[1] Rajabpour, M., Darvishsefat, A.A., & Khalilpour, A. (2009). Capability of SPOT5-HRG data for forest density mapping (Case study: Deilaman forests in Guilan province). Iranian Journal of Forest and Poplar Research, 1(18), 132-142. (In Persian) [2] Gorji Bahri, Y. (2000). Investigation the classification of typology and planning of the research forest of Vaz, PhD thesis, Faculty of natural resources, University of Tehran. 139 p. (In Persian) [3] Marvie Mohajer, M.R. (2005). Silviculture, University of Tehran Press, Tehran, 410 p. (In Persian) [4] Shataei Joibari, S., Darvishsefat, A.A., & Sobhani, H. (2002). Comparison of pixel-based and object-based approaches for forest type mapping using satellite data. Journal of the Iraninan natural Resources, 3(60), 869-881. (In Persian) [5] DarvishSefat, A.A., Abbasi, M., & Marvi Mohajer, M. (2009). Investigation on the possibility of beech forest type mapping using Landsat ETM+ data (case study: Kheyrud forest). Iranian Journal of Forest, 1(2), 105-113. (In Persian) [6] Sheykhi, H., Darvishsefat, A.A., Fatehi, P., Rajab Pourrahmati, M., & Etemad, V. (2020). Investigation on the capability of Landsat-8 and Sentinel-2 data for mapping forest type in the Kojur watershed of Hyrcanian forests. Journal of Wood and Forest Science and Technology, 27(2), 79-98. (In Persian) [7] Nasiri, V. (2020). Estimation forest attributes using sentinel-2 imagery and Unmanned Aerial Vehicle. PhD thesis, Agriculture and Natural Resources Campus Faculty of Natural Resources, University of Tehran, 130 p. (In Persian) [8] Hennessy, A., Clarke, K., & Lewis, M. (2020). Hyperspectral classification of plants: a review of waveband selection generalisability. Remote Sensing, 1(12), 1-27. [9] Lv, W., & Wang, X. (2020). Overview of hyperspectral image classification, Hindawi. Journal of Sensor, (2), 1-13. [10] Vangi, E., D'Amico, G., Francini, S., Giannetti, F., Lasserre, B., Marchetti, M., & Chirici, G. (2021). The new hyperspectral satellite PRISMA: imagery for forest types discrimination. Sensors (Basel), 21(4), 1-19. [11] George, R., Padalia, H., & Kushwaha, S.P.S. (2014). Forest tree species discrimination in western Himalaya using EO-1 Hyperion. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, (28), 140-149. [12] Casa, R., Pignatti, S., Pascucci, S., Ionca, V., Mzid, N., & Veretelnikova, I. (2020). Assessment of PRISMA imaging spectrometer data for the estimation of topsoil properties of agronomic interest at the field scale. 22nd EGU General Assembly, held online. May. 4-8. [13] Darvishsefat, A. A. (2007). Application of hyperspectral data for forest stand. Journal of the Iranian Natural Resources, 4(59), 831-841. (In Persian) [14] Puletti N.A., Camarretta, N.A., & Corona, P.A. (2016). Evaluating EO1-Hyperion capability for mapping conifer and broadleaved forests. European Journal of Remote Sensing, (49), 157 – 169. [15] Vaglio Laurin., Gaia, P., Nicola, H., William, L., Veraldo, C., Piermaria, P., Dario, C., Q., & Valentini, R. (2016). Discrimination of tropical forest types, dominant species, and mapping of functional guilds by hyperspectral and simulated multispectral Sentinel-2 data. Remote Sensing of Environment (176), 163-176. [16] Raczko, E., & Zagajewski, B. (2017). Comparison of support vector machine, random forest and neural network classifiers for tree species classification on airborne hyperspectral APEX images. European Journal of Remote Sensing, 50(1), 144-154. [17] Luo, X.A., & Xu, S.B. (2019). Forest mapping from hyperspectral image using deep belief network. 15th International Conference on Mobile Ad-Hoc and Sensor Networks, 15, 395- 398. [18] Sabat-Tomala, A., Raczko, E., & Zagajewski, B. (2020). Comparison of support vector machine and random forest algorithms for invasive and expansive species classification using airborne hyperspectral data. Remote Sensing, 12(3), 1-21. [19] Javanmiripour, M, Mohajer, J., Etemad, M., & Jourgholami, M. (2017). Determination of forest stands growth through Swiss control (Study area: Gorazbon district). Journal of Forest Research and Development, 3(3), 263-273. (In Persian) [20] Bayat, M., Namiranian, M., Zobeiri, M., & Fathi, J. (2013). Determining growth increment and density of trees in forest, using permanent sample plots (Case study: Gorazbon district of Kheyrud Forest). Iranian Journal of Forest and Poplar Research, 3(21), 438-424. (In Persian). [21] Savitzky, A., & Golay, M.J.E. (1964). Smoothing and differentiation of data by simplified least squares procedures. Anal. Chem, 36(8), 1627-1639. [22] Boroumand, N. (2023). The Influence of symbiotic Arbuscular Mycorrhizal fungi on the mount atlas Pistachio (Pistacia atlantica subsp. mutica) Seedling’s spectral reflectance. M.Sc. thesis, Faculty of Natural Resources, Department of Forestry and Forest Economic, University of Tehran, 101 p. (In Persian) [23] Schmid, M., Rath, D., & Diebold, U. (2022). Why and how savitzky-golay filters should be replaced. ACS Measurement Science, (2), 185-196. [24] Seidin, S.A., Veldanzoz, M.J., & Maghsoudi, Y. (2013). Discovery of hydrocarbon seeps using target detection methods in hyperspectral images. Oil and Gas Exploration and Production, (69), 111-63. (In Persian) [25] Koloniatis, K., Andronis, V., & Karathanassi, V. (2020). Spectral smile correction for airborne imaging spectrometers. Hyperspectral Remote Sensing, 23-44. [26] Boardman, J.W., & Huntington, J.F. (1995). Semi-quantitative mineralogical and geological mapping with m AVIRIS data. Proceedings of Spectral Sensing Research, 26-1. [27] Schlerfa, M., Atzbergerb, C., Hilla, J. (2005). Remote sensing of forest biophysical variables using HyMap imaging spectrometer data. Remote Sensing of Environment, (95), 177-194. [28] Fatehi, P., Damn, A., Schweiger, A.K., Schaepman M.E., & Kneubühler, M. (2015). Mapping Alpine aboveground biomass from imaging spectrometer data: a comparison of two approaches. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 6(8), 3123-3129. [29] Reed I., & X. Yu. (1990). Adaptive multiple-band CFAR detection of an optical pattern with unknown spectral distribution. IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing, (38), 1760-1770. [30] Richards, J.A. (1999). Remote sensing digital image analysis, Springer-Verlag, Berlin, 240 p. [31] Boardman, J.W., Kruse, F.A., & Green, R.O. (1995). Mapping target signatures via partial unmixing of AVIRIS data. Proceedings of the Fifth JPL Airborne Earth Science Workshop, Pasadena, California, JPL Publication, (1), 23-26. [31] Green, A.A., Berman, M., Switzer, P., & Craig, M.D. (1988). A transformation for ordering multispectral data in terms of image quality with implications for noise removal. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1(26), 65-74. [33] Khanhdar Kolver, M. (2016). The mineral chemistry of intrusive rocks and the application of remote sensing in the identification of rocks in Ahoan pass, Northeast of Semnan. M.Sc. thesis, Faculty of Erath sciences, Shahrood University of Technoology. 200 p. (In Persian). [34] Shahriari, H., Ranjbar, H., & Artman, M. (2012). The application of SMACC and PPI methods in the extraction of end members for the mapping of hydrothermal changes in the copper porphyry area of Dareh Zar. 31st Earth Science Conference, 1-7. (In Persian) [35] Rouse, J.W., R.H. Haas, Jr., Schell, J.A., Deering, D.W., & Harlan, J.C. (1974). Monitoring the vernal advancement and retro gradation (green wave Effect) of natural vegetation. Texas A&M Univ., College Station, Texas, 390 p. [36] Gitelson, A., & Merzlyak, M.N. (1994). Quantitative estimation of chlorophyll-a using reflectance spectra: Experiments with autumn chestnut and maple leaves. Journal of Photochemistry and Photobiology B: Biology, (22), 247-252 [37] Clevers, J. G., Kooistra, L., & Brande, M. (2017). Using sentinel-2 data for retrieving LAI and leaf and canopy chlorophyll content of a potato crop. Remote Sensing, 9(5), 405. [38] Delegido, J., Verrelst, J., Meza, C.M., Rivera, J.P., Alonso, L., & Moreno, J. (2012). A red-edge spectral index for remote sensing estimation of green LAI over agroecosystems. European Journal of Agronomy, (46), 42-52. [39] Chen, P. F., Tremblay, N., Wang, J.H., Vigneault, P, Huang, W.J., & Li, B.G. (2010). New index for crop canopy fresh biomass estimation. Spectroscopy and Spectral Analysis, 30(2), 512-517. [40] Hu, L., Wang, Q. & Xing, T. (2018). An algorithm of improved optimum index factor band selection from Hyperspectral remote sensing image. International conference of physics, computing and mathematical modeling, 1-6. [41] Darvishsefat, A.A. (2023). Course booklet of remote sensing, University of Tehran. [42] Kruse, F.A., Lefkoff, A.B., Boardman, J.B., Heidebrecht, K.B., Shapiro, A.T., Barloon, P.J., & Goetz, A.F.H. (1993). The spectral image processing system (SIPS) - interactive visualization and analysis of imaging spectrometer data. Remote Sensing of Environment, Special issue on AVIRIS, (44), 145-163. [43] Ghahreman, A. (2007). Flora of Iran, Research institute of forest and rangelands, 1-26. (In Persian). [44] Delogu, G., Caputi, E., Perretta, M., Nicolina, M., & Boccia, L. (2023). Using PRISMA Hyperspectral data for land cover classification with artificial intelligence support. Sustainability Journal, (15), 1-26. [45] Shataei Joibari. (2012). Investigating the possibility of preparing a map of forest types using satellite data. PhD thesis, University of Tehran. 155 p. (In Persian) [46] Abbasi, M. (2009). Investigation of the spectral signature of forest species leaf: Fagus orientalis, Quercus castaneifolia, Carpinus betulus, Alnus subcordata, Parotia persica using field spectroradiometry. PhD thesis, Agriculture and Natural Resources Campus Faculty of Natural Resources, University of Tehran, 135 p. (In Persian) | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 96 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 88 |