ارزیابی مدل‌های پارامتریک و ناپارامتریک در تخمین تراکم تاج‌پوشش جنگل‌های زاگرس با استفاده از سنجش‌ از دور و یادگیری ماشین

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 بخش تحقیقات جنگل‌ها و مراتع، مرکز تحقیقات کشاورزی و منابع طبیعی استان خوزستان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، اهواز،

2 دانشیار، دانشکده علوم جنگل، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، ایران

3 استادیار گروه علوم و فناوری‌های محیطی، دانشکده مهندسی انرژی و منابع پایدار، دانشگاه تهران

4 استاد، دانشکده علوم جنگل، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، ایران

5 دانشکده منابع طبیعی و محیطزیست،دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران

چکیده

موضوع: ارزیابی مدل‌های پارامتریک و ناپارامتریک در تخمین تراکم تاج‌پوشش جنگل‌های زاگرس با استفاده از سنجش‌ از دور و یادگیری ماشین.
هدف: هدف از انجام این تحقیق مقایسۀ روش‌های پارامتریک و ناپارامتریک در برآورد درصد تاج‌پوشش جنگل در بخشی از اکوسیستم زاگرس بود.
روش تحقیق: برای رسیدن به هدف تحقیق از نمونه برداری میدانی جهت تعیین درصد تاج پوشش و تصویر ماهواره‌‌ای با اندازه تفکیک مکانی بالا پلی‌آدیساستفاده شد و شاخص‌های TSAVI، NDVI و WDVI تهیه گردید. سپس ارزش‌های حاصل از تهیۀ شاخص‌های پوشش گیاهی در محل قطعات نمونه با استفاده از تابع Zonal statistical در Arc GIS استخراج و از رگرسیون خطی چندگانه و شبکۀ عصبی مصنوعی برای برآورد تراکم پوشش گیاهی استفاده شد. برای مقایسۀ این دو مدل از متغیرهای RMSE، RMSE% و R2 استفاده شد.
یافته‌ها: نتایج رگرسیون خطی چندگانه نشان داد که میزان R2 و RMSE% در سطح اعتماد 0/05 به‌ترتیب برابر 0/54 و 10/4 بود. همچنین نتایج شبکۀ عصبی مصنوعی نشان داد که میزان R2 و RMSE% به‌ترتیب برابر 0/82 و  4/5 به دست آمد.
نتیجه‌گیری: نتایج مقایسۀ مدل‌های رگرسیونی خطی چندگانه و شبکۀ عصبی مصنوعی نشان داد که شبکۀ عصبی ضمن خطای کمتر، برآورد بهتری نسبت به رگرسیون خطی چندگانه در برآورد تراکم پوشش گیاهی دارد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


Amiryousefi, M.R., Zarei, M., Azizi, M., & Mohebbi, M. (2012). Modelling some physical characteristics of pomegranate (Punica granatum L.) Fruit during ripening using artificial neural network. Journal of Agricultural Science and Technology, 14, 857-867.
Arekhi,  S., &  Adibnejad, M.  (2011). Efficiency assessment of the of Support Vector Machines for land use classification using Landsat ETM+ data (Case study: Ilam Dam Catchment).  Iranian Journal of Range and Desert Research (IJRDR), 18 (3), 420-440. (In Persian)
Baret, F., Guyot, G., & Mojor, D.J. (1989). TSAVI: A vegetation index which minimizes soil brightness effectson LAI and APAR estimation PP. 1355-1358. In Proc. IGARRS 89 Can. Symposium of Remote Sensing12th, Vancouver, BC, Canada.
Cain, S.A. (1938). The species-area curve. American Midland Naturalist, 19, 573-581.
Clevers, J.G.P.W. (1978). The deviation of simplified reflectance model for estimation of leaf area index.
Fathipour Jalilian, A., & Najba, M. (2009). Neural network in SPSS.  Kian publication. 151 p. (In Persian)
Feiznia, S., Asgari, M.H., & Moazzami, M. (2008). Investigating the applicability of Neural Network method for estimating daily suspended sediment yield (Case study: Zard Drainage Basin, Khozestan Province). Journal of the Iranian Natural Res, 60(4), 1199-1210. (In Persian)
Foody, G.M., Boyd, D.S., Cutler, M.E.J. (2003). Predictive relations of tropical forest biomass from Landsat TM data and their transferability between regions, Remote Sensing of Environment, 85, 463– 474.
Goodarzi Mehr, S.Abbaspur, R.A.Ahadnejad, V., &  Khakbaz, B. (2012). Comparison of Support Vector Machine, Neural Network, and Maximum Likelihood Methods for the Separation of Lithological Units. Iranian Journal of Geology, 6(21). (In Persian)
Guo, Y., De Jong, K., Liu, F., Wang, X., Li, C. (2012). A Comparison of Artificial Neural Networks and Support Vector Machines on Land Cover Classification, Springer-verlag Berlin Heidelberg, Communications in Computer and Information Science ISICA, CCIS, 316, 531-539.
Huang, J.L., Klemas, V. (2012). Using remote sensing of land cover change in coastal watersheds to predict downstream water quality. J. Coast. Res. 28, 930–944.
Karami, O.,   Fallah, A.,  Shataei, Sh., &  Latifi, H. (2017). Investigation on the feasibility of mapping of oak forest dieback severity using Worldview-2 satellite data (Case study: Ilam forests). Iranian Journal of Forest and Poplar Research, 25(3), 452-462. DOI: 9.2017.ijfpr/22092.1. (In Persian)
Kia, M. (2010). Neural network in Matlab. Kian publication. 226 p. . (In Persian)
Kouchpideh, N., & Keykhosravi, D. (2008). History of Natural Resource Evolution in Iran - Forests, Rangelands, and Watershed Management Organization Pooneh Publications. 96 p. (In Persian)
Leboeuf, A., Fournier, R.A., Luther, J.E., Beaudoin, A., Guindon, L. (2012). Forest attribute estimation of northeastern Canadian forests using QuickBird imagery and a shadow fraction method. Forest Ecology and Management, 266, 66-74.
Lu, D., Mausel, P., Brondizio, E., Moran, E. (2004). Relationships between forest stand parameters and Landsat TM spectral response in the Brazilian Amazon Basin. Forest Ecology and Management, 198, 149-167.
Miller, S.D. (2003). A consolidated technique for enhancing desert dust storm with MODIS, Geographical research letters NO, 20pp. 12-1-12-4.
Mirzavand, M., Ghasemieh, H., Akbari, M., & Sadatinejad, J. (2015). Artificial Neural Network (ANN) Model for Ground Water Quality Simulation (Case study: Kashan aquifer). Journal of Range and Watershed Management. 68(1), 159-171. (In Persian)
Mokhtari, M., & Najafi, A. (2015). Comparison of Support Vector Machine and Neural Network Classification Methods in Land Use Information Extraction through Landsat TM Data. Jwss, 19 (72),  35-45. (In Persian)
Noshadi, H., Namiranian, M.,  Attarod, P., & Hoseinzadeh, J. (2014). Effect of Physiographic Factors on Mortality of Persian Oak in the Middle of Forests (Case study: Ilam). Journal of Forest and Wood Products, 67(1), 73-84. (In Persian)
Nourian, N., & Shataee Jooybari, Sh. (2014). Capability investigation the different spatial resolution satellites with emphasis on spectral indices for separation of planted pure stands. J. of Wood & Forest Science and Technology, 12 (3), 149-166. (In Persian)
Otukei, J. R., & Blaschke, T. (2010). Land cover change assessment using decision trees, support vector machines and maximum likelihood classification algorithms. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 12, S27-S31.
Parma, R., Shataee, Sh., Khodakarami, Y., & habashi, H.. (2011). Capability Investigation on ETM+ Data for Forest Type Mapping in the Zagros Forests (Case Study Ghalajeh Forests, Kermanshah Province. Journal of Wood and Forest Science and Technology, 18(1), 1-76. (In Persian)
Pir Bavaghar, M. (2011). Evaluation of capability of IRS-P6 satellite data for predicting quantitative attributes of forests (case study: Northern Zagros forests). Iranian Journal of Forest, 3(4), 277-289. (In Persian)
Rahdari,V., Maleki, S., Soffianian, A.R., Khajeddin, S.J., & Pahlevanravi, A. (2013a). Change detection of canopy cover percentage using satellite data during 1972 to 2008 (case study: Mouteh Wild Life Refuge). Iranian Journal of Range and Desert Research (IJRDR). 20(3), 508- 521. (In Persian)
Rahdari,V., Soffianian, A.R., Khajeddin, S.J., & maleki, S. (2013b). Identification of Satellite Image Ability for Vegetation Cover Crown Percentage Mapping in Arid and Semi Arid Region (Case study: Mouteh wild life sanctuary). Journal of Environmental Science and Technology, 15(4), 43-54. (In Persian)
Rezae Arshad, R., Sayyad, GH., Mazloom, M., Shorafa, M., &  Jafarnejady, A. (2012). Comparison of Artificial Neural Networks and Regression Pedotransfer Functions for Predicting Saturated Hydraulic Conductivity in Soils of Khuzestan Province. Jwss, 16 (60), 107-118. URL: http://jstnar.iut.ac.ir/article-1-2310-fa.html (In Persian)
Richardson, A. J., & Wieg, C. L. (1977). Distinguishing vegetation from soil background information. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 43, 1541– 1552.
Rouse, J. W. (1974). Monitoring the vernal advancement of retrogration of natural vegetation. NASA/GSFS Type III, Final Report, Greenbelt, MD. 371 pp-NDVI.
Shataee, Sh., Kalbi, S., & Fallah. A. (2012). Forest attributes imputation using machine-learning methods and ASTER data: comparison of k-NN, SVR and random forest regression algorithms. International Journal of Remote Sensing, 33(19), 6254-6280 (In Persian).
Shojaeeian, A., Mokhtari Chelche, S., Keshtkar, l., & Soleymani rad, E. (2015). Comparing the Performance of Parametric and NonparametricMethods in Land Cover Classification using Landsat-8 Satellite Images (Case study: A part of Dezful city). Quarterly of Geographical Data, 24(93), 53-64. (In Persian)
Vafaei,S., Pourhashemi, M., Pirbavaghar, M., & Jafari, E. (2016). Applying artificial neural network and multiple linear regression models for estimation of forest density in Marivan forests. Iranian Journal of Forest, 7(4), 539-555. (In Persian)
Vali, A.A., Moayeri, M., Ramesht, M.H., &  Movahedinia, N. (2010). A Comparative Performance Analysis of Artificial Neural Networks and Regression Models for Suspended Sediment Prediction. Case Study Alexander Cachment in Zayand Roud Basin. Physical Geography Research (JPHGR), 71(3), 21-30. (In Persian)
Zobeiri, M. (2005). Forest inventory. University of Tehran Press. (In Persian) 
Zobeiri, M., & Majd, A. (2022). Introduction to Remote Sensing and Its Applications in Natural Resources. University of Tehran Press. (In Persian) 
دوره 12، شماره 2
تیر 1404
صفحه 749-761
  • تاریخ دریافت: 18 فروردین 1404
  • تاریخ بازنگری: 23 اردیبهشت 1404
  • تاریخ پذیرش: 16 خرداد 1404
  • تاریخ اولین انتشار: 01 تیر 1404
  • تاریخ انتشار: 01 تیر 1404