مقایسه روش های طبقه بندی پیکسل پایه و شیءگرا در تهیۀ نقشه کاربری اراضی (مطالعه موردی: دشت های اصفهان- برخوار، نجف آباد و چادگان)

Abstract

الگوریتم های شناسایی تغییرات در تصاویر سنجش‌ازدور به دو دسته پیکسل پایه و شیءگرا بر پایه حداقل واحد پردازش تقسیم می شوند. هدف از این پژوهش مقایسه عملکرد روش های پیکسل پایه و شیءگرا در طبقه بندی کاربری اراضی در دشت های اصفهان- برخوار، نجف آباد و چادگان و بررسی تغییر کاربری اراضی در طول دوره آماری با استفاده از تصاویر لندست (TM (1985 و (OLI (2015 است. طبقه بندی کاربری اراضی شامل قطعه بندی داده های تصویری با استفاده از الگوریتم قطعه بندی چندمقیاسه در محیط نرم‌افزار eCognition انجام شد. سپس این قطعات انتخاب‌شده و با استفاده از الگوریتم نزدیک ترین همسایه شیءگرا طبقه بندی شدند. طبقه بندی پیکسل پایه نظارت شده شامل انتخاب نمونه های تعلیمی با استفاده از الگوریتم حداکثر احتمال انجام شد. ارزیابی صحت در هر دو روش انجام شد. نتایج نشان داد که طبقه-بندی شیءگرا با صحت کلی بالای 90 درصد نسبت به طبقه بندی پیکسل پایه از دقت بالاتری برخوردار است. نقشه های کاربری اراضی نشان داد به ترتیب در دشت های اصفهان- برخوار، نجف آباد و چادگان مساحت کاربری مسکونی برابر با 2.09، 9.66، 3.74 درصد افزایش و کاربری مرتعی برابر با 7.48، 10.94 و 17.73 درصد کاهش در طول دوره موردمطالعه داشته اند. همچنین در دشت چادگان سطح اراضی زراعی و تحت آیش به ترتیب به میزان 8.31 و 5.64 درصد افزایش داشته اند.