رابطه بین حجم نمونه آموزشی و دقت طبقه‌بندی برنج با استفاده از سنتینل 1 و 2 مطالعه موردی: مازندران، ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دکترای تخصصی دانشگاه ارومیه،ارومیه،ایران

2 دانشجوی دکترای دانشگاه ارومیه،ارومیه،ایران

10.22034/rsgi.2023.16532

چکیده

در چند دهه اخیر با پیشرفت علم و تنوع ماهواره‌های نوری و راداری امکان پایش و تفکیک محصولات کشاورزی در سطح وسیع فراهم شده است. اما یکی از چالش‌های اصلی در طبقه‌بندی تصاویر ماهواره‌ای، تعداد نمونه‌های آموزشی مورد نیاز است. بنابراین هدف از این تحقیق بررسی ارتباط بین تعداد نمونه‌های آموزشی و دقت طبقه‌بندی اراضی برنج و غیربرنج بود. برای این منظور از تصاویر ماهواره‌های سنتینل 1 و 2 و طبقه‌بندی کننده جنگل تصادفی در پلتفرم گوگل ارث انجین استفاده گردید. در مجموع 2500 نمونه برنج و 9500 نمونه غیربرنج در محدوده مطالعاتی تهیه گردید و تعداد 100 اجرای متفاوت با تعداد نمونه‌های آموزشی مختلف انجام شد. نتایج نشان داد که سری زمانی تصاویر سنتینل 1 امکان متمایز کردن مزارع برنج از غیر برنج را با دقت بالایی امکان‌پذیر می‌کند. بنابراین ورودی‌های طبقه‌بندی­کننده جنگل تصادفی شامل شیب ضریب باز پراکنش، اختلاف حداکثر و حداقل ضریب باز پراکنش و شاخص NDVI بودند. نتایج نشان داد که افزایش تعداد نمونه‌های آموزشی با افزایش دقت طبقه‌بندی رابطه غیرخطی دارد و با افزایش تعداد نمونه‌ها دقت کاهش پیدا می‌کند. بیشترین دقت کلی (89 درصد) و ضریب کاپا (86/0) زمانی به دست آمد که از یک نمونه آموزشی در هر 181 هکتار از مزارع برنج و یک نمونه آموزشی در هر 669 هکتار از کاربری‌های غیر برنج استفاده گردید. با افزایش دو برابری تعداد نمونه‌ها دقت کلی و ضریب کاپا به ترتیب برابر 87% و 84/0 به دست آمد. بنابراین نتایج نشان می‌دهد که صرفاً افزایش تعداد نمونه‌های آموزشی باعث افزایش دقت طبقه‌بندی نمی‌شود.

تازه های تحقیق

هدف از این تحقیق بررسی ارتباط تعداد نمونههای آموزشی با دقت تشخیص مزارع برنج از غیربرنج توسط طبقهبندی کننده جنگل تصادفی بود. علاوه بر این مساحت زیر کشت برنج منطقه مورد مطالعه برای سال 2021 با بیشترین دقت تعیین گردید. برای دستیابی به این هدف از سری زمانی تصاویر ماهوارههای سنتینل 1 و2 استفاده گردید. نتایج نشان داد که استفاده از پولاریزاسیون VH سنتینل 1 میتواند تفاوتهای چشمگیری در متمایز کردن کشت برنج از غیر برنج به وجود آورد. بنابراین علاوه بر استفاده از این باند از تصاویر اختلاف حداکثر و حداقل ضریب باز پراکنش و شیب ضریب باز پراکنش در طول دوره رشد محصول برنج به عنوان ورودی به طبقهبندی کننده استفاده گردید. همچنین برای افزایش دقت تفکیکپذیری سایر کلاسها از محصول برنج از شاخص NDVI  نیز استفاده گردید. نتایج نشان داد که افزایش تعداد نمونههای آموزشی با افزایش دقت طبقهبندی رابطه غیرخطی دارد و با افزایش تعداد نمونهها دقت کاهش پیدا میکند. بیشترین دقت کلی )89 درصد( و ضریب کاپا) 86/0( زمانی به دست آمده که از یک نمونه در هر 181 هکتار از مزارع برنج و یک نمونه در هر 669 هکتار از کاربریهای غیر برنج استفاده گردید. با افزایش دو برابری تعداد نمونهها) یک نمونه در هر 90 هکتار از مزارع برنج و یک نمونه در هر 335 هکتار از مزارع غیر برنج( دقت کلی و ضریب کاپا به ترتیب برابر 87% و 84/0 به دست آمد. بنابراین میتوان نتیجه گرفت که صرفًاً افزایش تعداد نمونه باعث افزایش دقت طبقهبندی نمیشود 

کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله [English]

The relationship between training sample size and rice classification accuracy using Sentinel 1 and 2 Case study: Mazandaran, Iran

نویسندگان [English]

  • rahman Barideh 1
  • fereshteh nasimi 2

1 urmia

2 urmia

در چند دهه اخیر با پیشرفت علم و تنوع ماهوارههای نوری و راداری امکان پایش و تفکیک محصولات کشاورزی در سطح وسیع فراهم شده است. اما یکی از چالشهای اصلی در طبقهبندی تصاویر ماهوارهای، تعداد نمونههای آموزشی مورد نیاز است. بنابراین هدف از این تحقیق بررسی ارتباط بین تعداد نمونههای آموزشی و دقت طبقهبندی اراضی برنج و غیربرنج بود. برای این منظور از تصاویر ماهوارههای سنتینل 1 و 2 و طبقهبندی کننده جنگل تصادفی در پلتفرم گوگل ارث انجین استفاده گردید. در مجموع 2500 نمونه برنج و 9500 نمونه غیربرنج در محدوده مطالعاتی تهیه گردید و تعداد 100 اجرای متفاوت با تعداد نمونههای آموزشی مختلف انجام شد. نتایج نشان داد که سری زمانی تصاویر سنتینل 1 امکان متمایز کردن مزارع برنج از غیر برنج را با دقت بالایی امکانپذیر میکند. بنابراین ورودیهای طبقه بندیکننده جنگل تصادفی شامل شیب ضریب باز پراکنش، اختلاف حداکثر و حداقل ضریب باز پراکنش و شاخص NDVI بودند. نتایج نشان داد که افزایش تعداد نمونههای آموزشی با افزایش دقت طبقهبندی رابطه غیرخطی دارد و با افزایش تعداد نمونهها دقت کاهش پیدا میکند. بیشترین دقت کلی )89 درصد( و ضریب کاپا) 86/0( زمانی به دست آمد که از یک نمونه آموزشی در هر 181 هکتار از مزارع برنج و یک نمونه آموزشی در هر 669 هکتار از کاربریهای غیر برنج استفاده گردید. با افزایش دو برابری تعداد نمونه ها دقت کلی و ضریب کاپا به ترتیب برابر 87% و 84/0 به دست آمد. بنابراین نتایج نشان میدهد که صرفاً افزایش تعداد نمونههای آموزشی باعث افزایش دقت طبقه بندی نمیشود.

  • Chang, L., Chen, Y.T., Wang, J.H., Chang, Y.L. (2021). Rice-Field Mapping with Sentinel-1A SAR Time-Series Data. Remote Sens. 13, 103, doi:10.3390/RS13010103.
  • Mansaray, L.R., Huang, W., Zhang, D., Huang, J., Li, J. 2017. Mapping Rice Fields in Urban Shanghai, Southeast China, Using Sentinel-1A and Landsat 8 Datasets. Remote Sens. 9, 257, doi:10.3390/RS9030257.
  • Mohanty, S., Wassmann, R., Nelson, A., Moya, P., Jagadish, S.V.K. (2013). Rice and Climate Change: Significance for Food Security and Vulnerability. Philipp. Int. Rice Res. Inst., 49, 1–14.
  • Bouvet, A., Le Toan, T. (2011). Use of ENVISAT/ASAR Wide-Swath Data for Timely Rice Fields Mapping in the Mekong River Delta. Remote Sens. Environ. 115, 1090–1101, doi:10.1016/J.RSE.2010.12.014.
  • Kamkar, B., Dashtimarvili, M., Kazemi, H. (2019). Detection of Rice and Soybean Grown Fields and Their Related Cultivation Area Using Sentinel-2 Satellite Images in Summer Cropping

Patterns to Analyze Temporal Changes in Their Cultivation Area (Case Study: Four Watershed Basins of Golestan Province). J. Water Soil Conserv. 26, 151–167, doi:10.22069/jwsc.2019.15246.3044.

  • Ziaiean Firouzabadi, p., Sayyad Bidhendi, l., eskandari nodeh, m. (2010). Mapping and Acreage Estimating of Rice Agricultural Land Using RADARSAT a Satellite Images. Geogr. Res. Q., 41.
  • Jin, C., Xiao, X., Dong, J., Qin, Y., Wang, Z. (2016). Mapping Paddy Rice Distribution Using Multi-Temporal Landsat Imagery in the Sanjiang Plain, Northeast China. Front. Earth Sci. 10, 49–62, doi:10.1007/S11707-015-0518-3.

8-Sakamoto, T., Sprague, D.S., Okamoto, K., Ishitsuka, N. (2018). Semi-Automatic Classification Method for Mapping the Rice-Planted Areas of Japan Using Multi-Temporal Landsat Images. Remote Sens. Appl. Soc. Environ. 10, 7–17, doi:10.1016/J.RSASE.2018.02.001.

  • Zhang, G., Xiao, X., Dong, J., Kou, W., Jin, C., Qin, Y., Zhou, Y., Wang, J., Menarguez, M.A., Biradar, C. (2015). Mapping Paddy Rice Planting Areas through Time Series Analysis of MODIS

Land Surface Temperature and Vegetation Index Data. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 106, 157–171, doi:10.1016/J.ISPRSJPRS.2015.05.011.

  • Saadat, M., Hasanlou, M., Homayouni, S. (2019). RICE CROP MAPPING USING

SENTINEL-1 TIME SERIES IMAGES (CASE STUDY: MAZANDARAN, IRAN). Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. XLII-4/W18, 897–904, doi:10.5194/isprs-archivesXLII-4-W18-897-.9102

  • Inoue, S., Ito, A., Yonezawa, C. (2020). Mapping Paddy Fields in Japan by Using a Sentinel1 SAR Time Series Supplemented by Sentinel-2 Images on Google Earth Engine. Remote Sens.

12, 1622, doi:10.3390/RS12101622.

 

رابطه بین حجم نمونه آموزشی و دقت طبقهبندی برنج با استفاده از سنتینل 1 و 2... رحمان باریده، فرشته نسیمی    19

  • Torbick, N., Chowdhury, D., Salas, W., Qi, J. (2017). Monitoring Rice Agriculture across Myanmar Using Time Series Sentinel-1 Assisted by Landsat-8 and PALSAR-2. Remote Sens. 9, 119, doi:10.3390/RS9020119.
  • Amani, M., Kakooei, M., Moghimi, A., Ghorbanian, A., Ranjgar, B., Mahdavi, S., Davidson, A., Fisette, T., Rollin, P., Brisco, B. (2020). Application of Google Earth Engine Cloud Computing Platform, Sentinel Imagery, and Neural Networks for Crop Mapping in Canada. Remote Sens. 12, 1–18, doi:10.3390/rs12213561.
  • Tiwari, V., Matin, M.A., Qamer, F.M., Ellenburg, W.L., Bajracharya, B., Vadrevu, K., Rushi,

B.R., Yusafi, W. (2020). Wheat Area Mapping in Afghanistan Based on Optical and SAR TimeSeries Images in Google Earth Engine Cloud Environment. Front. Environ. Sci. 8, doi:10.3389/fenvs.2020.00077.

  • Talema, T., Hailu, B.T. (2020). Mapping Rice Crop Using Sentinels (1 SAR and 2 MSI) Images in Tropical Area: A Case Study in Fogera Wereda, Ethiopia. Remote Sens. Appl. Soc. Environ. 18, doi:10.1016/j.rsase.2020.100290.
  • Darzi, A., Karandish, F. (2016). Rice Cultivation Management in Mazandaran Province under Climate Change. Water Res. Agric. 30, 333–346, doi:10.22092/jwra.2016.107154.
  • Farsadnia, F., Rostami Kamrod, M., Moghadam Nia, A. (2012). Rainfall Trend Analysis of Mazandaran Province Using Regional Mann-Kendall Test. Iran-Water Resour. Res. 8, 60–.07
  • Goli, I., Azadi, H., Miceikienė, A., Tanaskovik, V., Stamenkovska, I.J., Kurban, A., Viira, A.H. (2022). Training Needs Assessment: The Case of Female Rice Farmers in Northern Iran. Agric. 12, 390, doi:10.3390/AGRICULTURE12030390/S1.
  • Congalton, R.G., Green, K. (2008). Assessing the Accuracy of Remotely Sensed Data, CRC Press, ISBN 9780429143977.
  • Taheri, M., Emadzadeh, M., Gholizadeh, M., Tajrishi, M., Ahmadi, M., Moradi, M. (2019).

Investigating the Temporal and Spatial Variations of Water Consumption in Urmia Lake River Basin Considering the Climate and Anthropogenic Effects on the Agriculture in the Basin. Agric. Water Manag. 213, 782–791, doi:10.1016/J.AGWAT.2018.11.013.

  • تاریخ دریافت: 25 اردیبهشت 1402
  • تاریخ بازنگری: 13 خرداد 1402
  • تاریخ پذیرش: 29 خرداد 1402