فهرست نشریات علمی دسترسی آزاد ایران

مراتع دارای ارزش­های مختلفی هستند و از طرف دیگر دارای تغییرات بالای مکانی و زمانی هستند. بنابراین با توجه به تغییرات مداوم مراتع و همچنین جایگاه مراتع در اقتصاد و نقش آن در حفاظت آب و خاک، مطالعه و مدیریت مناسب مراتع اهمیت می­یابد. به منظور ارزیابی قابلیت تصاویر چند طیفی ماهواره­های Sentinel 2 و Spot 5 در تهیه نقشه تراکم مرتع، حوزه آبخیز کشکان میانی در استان لرستان انتخاب گردید. تصاویر با استفاده از نقاط کنترل زمینی و مدل رقومی ارتفاعی منطقه با دقت کمتر از 21/0 پیکسل تصحیح هندسی شدند. طبقه­بندی نظارت شده با استفاده از الگوریتم­های طبقه­بندی به روش متوازی السطوح، حداقل فاصله، حداکثر احتمال و شبکه عصبی بر روی تصویر چند طیفی اصلی هر ماهواره و همچنین بر روی تصویر ادغام شده Spot 5 انجام شد و نقشه تراکم مرتع در سه طبقه تراکمی 25-5، 50-25 و 50 درصد به بالا تهیه شد. به منظور صحت طبقه­بندی­، 117 نقطه کنترل زمینی بر روی نقشه توپوگرافی منطقه مشخص و مختصات تعیین شده به دستگاه موقعیت یاب جهانی (GPS) داده شد و مکان دقیق نقاط در منطقه مورد مطالعه تعیین و در نهایت نقشه واقعیت زمینی منطقه تهیه شد. بررسی صحت تصاویر طبقه­بندی شده نشان داد که تصویر Spot 5 با ترکیب باندی PCA-3-1 و الگوریتم طبقه­بندی شبکه عصبی با صحت کلی 53/70 درصد و ضریب کاپا 65/0 نسبت به تصویر Sentinel 2 با ترکیب باندی PCA-8-2 و الگوریتم طبقه­بندی شبکه عصبی با صحت کلی 72/65 و ضریب کاپا 08/0 نتیجه بهتری ارائه داده است. این تحقیق نشان داد که تصاویر ماهواره Spot 5 برای تهیه نقشه پوشش مرتع در سه طبقه تراکمی از کارایی بیشتری نسبت به تصاویر ماهواره Sentinel 2 برخوردار می­باشند. از آنجا که فواصل عکس­برداری هوایی از مناطق مرتعی در ایران زیاد است، می­توان از تصاویر ماهواره­ای با قدرت تفکیک مکانی و طیفی مناسب برای تهیه نقش تراکم مرتع، کنترل و جلوگیری از تخریب مراتع در غرب کشور در سری­های زمانی مشخص استفاده کرد.مراتع دارای ارزش­های مختلفی هستند و از طرف دیگر دارای تغییرات بالای مکانی و زمانی هستند. بنابراین با توجه به تغییرات مداوم مراتع و همچنین جایگاه مراتع در اقتصاد و نقش آن در حفاظت آب و خاک، مطالعه و مدیریت مناسب مراتع اهمیت می­یابد. به منظور ارزیابی قابلیت تصاویر چند طیفی ماهواره­های Sentinel 2 و Spot 5 در تهیه نقشه تراکم مرتع، حوزه آبخیز کشکان میانی در استان لرستان انتخاب گردید. تصاویر با استفاده از نقاط کنترل زمینی و مدل رقومی ارتفاعی منطقه با دقت کمتر از 21/0 پیکسل تصحیح هندسی شدند. طبقه­بندی نظارت شده با استفاده از الگوریتم­های طبقه­بندی به روش متوازی السطوح، حداقل فاصله، حداکثر احتمال و شبکه عصبی بر روی تصویر چند طیفی اصلی هر ماهواره و همچنین بر روی تصویر ادغام شده Spot 5 انجام شد و نقشه تراکم مرتع در سه طبقه تراکمی 25-5، 50-25 و 50 درصد به بالا تهیه شد. به منظور صحت طبقه­بندی­، 117 نقطه کنترل زمینی بر روی نقشه توپوگرافی منطقه مشخص و مختصات تعیین شده به دستگاه موقعیت یاب جهانی (GPS) داده شد و مکان دقیق نقاط در منطقه مورد مطالعه تعیین و در نهایت نقشه واقعیت زمینی منطقه تهیه شد. بررسی صحت تصاویر طبقه­بندی شده نشان داد که تصویر Spot 5 با ترکیب باندی PCA-3-1 و الگوریتمراتع دارای ارزش­های مختلفی هستند و از طرف دیگر دارای تغییرات بالای مکانی و زمانی هستند. بنابراین با توجه به تغییرات مداوم مراتع و همچنین جایگاه مراتع در اقتصاد و نقش آن در حفاظت آب و خاک، مطالعه و مدیریت مناسب مراتع اهمیت می­یابد. به منظور ارزیابی قابلیت تصاویر چند طیفی ماهواره­های Sentinel 2 و Spot 5 در تهیه نقشه تراکم مرتع، حوزه آبخیز کشکان میانی در استان لرستان انتخاب گردید. تصاویر با استفاده از نقاط کنترل زمینی و مدل رقومی ارتفاعی منطقه با دقت کمتر از 21/0 پیکسل تصحیح هندسی شدند. طبقه­بندی نظارت شده با استفاده از الگوریتم­های طبقه­بندی به روش متوازی السطوح، حداقل فاصله، حداکثر احتمال و شبکه عصبی بر روی تصویر چند طیفی اصلی هر ماهواره و همچنین بر روی تصویر ادغام شده Spot 5 انجام شد و نقشه تراکم مرتع در سه طبقه تراکمی 25-5، 50-25 و 50 درصد به بالا تهیه شد. به منظور صحت طبقه­بندی­، 117 نقطه کنترل زمینی بر روی نقشه توپوگرافی منطقه مشخص و مختصات تعیین شده به دستگاه موقعیت یاب جهانی (GPS) داده شد و مکان دقیق نقاط در منطقه مورد مطالعه تعیین و در نهایت نقشه واقعیت زمینی منطقه تهیه شد. بررسی صحت تصاویر طبقه­بندی شده نشان داد که تصویر Spot 5 با ترکیب باندی PCA-3-1 و الگوریتم طبقه­بندی شبکه عصبی با صحت کلی 53/70 درصد و ضریب کاپا 65/0 نسبت به تصویر Sentinel 2 با ترکیب باندی PCA-8-2 و الگوریتم طبقه­بندی شبکه عصبی با صحت کلی 72/65 و ضریب کاپا 08/0 نتیجه بهتری ارائه داده است. این تحقیق نشان داد که تصاویر ماهواره Spot 5 برای تهیه نقشه پوشش مرتع در سه طبقه تراکمی از کارایی بیشتری نسبت به تصاویر ماهواره Sentinel 2 برخوردار می­باشند. از آنجا که فواصل عکس­برداری هوایی از مناطق مرتعی در ایران زیاد است، می­توان از تصاویر ماهواره­ای با قدرت تفکیک مکانی و طیفی مناسب برای تهیه نقش تراکم مرتع، کنترل و جلوگیری از تخریب مراتع در غرب کشور در سری­های زمانی مشخص استفاده کرد.م طبقه­بندی شبکه عصبی با صحت کلی 53/70 درصد و ضریب کاپا 65/0 نسبت به تصویر Sentinel 2 با ترکیب باندی PCA-8-2 و الگوریتم طبقه­بندی شبکه عصبی با صحت کلی 72/65 و ضریب کاپا 08/0 نتیجه بهتری ارائه داده است. این تحقیق نشان داد که تصاویر ماهواره Spot 5 برای تهیه نقشه پوشش مرتع در سه طبقه تراکمی از کارایی بیشتری نسبت به تصاویر ماهواره Sentinel 2 برخوردار می­باشند. از آنجا که فواصل عکس­برداری هوایی از مناطق مرتعی در ایران زیاد است، می­توان از تصاویر ماهواره­ای با قدرت تفکیک مکانی و طیفی مناسب برای تهیه نقش تراکم مرتع، کنترل و جلوگیری از تخریب مراتع در غرب کشور در سری­های زمانی مشخص استفاده کرد.