سنجش از دور و Gis ایران، جلد ۱۴، شماره ۱، صفحات ۸۹-۱۰۶
عنوان فارسی کاربرد شبکه کانولوشنی LSTM در طبقه‌بندی محصولات کشاورزی با استفاده از سری زمانی NDVI
چکیده فارسی مقاله تغییرات رشد محصولات کشاورزی در فواصل زمانی نسبتاً کوتاه، ناهم‌زمانی کشت محصولات مشابه، شباهت طیفی میان محصولات گوناگون در برخی از زمان‌های دوره کشت و کمبود داده‌های زمینی، طبقه‌بندی محصولات زراعی در تصاویر ماهواره‌ای را به کاری چالش‌برانگیز مبدل می‌کند. تغییر مقدار درصد پوشش و سبزینگی، در طول فصل رشد، از برجسته‌ترین ویژگی پوشش‌‌های گیاهی ازجمله محصولات کشاورزی است که می‌توان بر آن نظارت کرد. این کار با استفاده از سری زمانی شاخص‌های گیاهی انجام می‌شود که اطلاعات بسیار مفیدی از توالی ویژگی‌های فنولوژیک محصولات کشاورزی در اختیار ما قرار می‌دهد. استفاده از روش‌های یادگیری عمیق با توانایی یادگیری اطلاعات متوالی حاصل از این سری‌ها می‌تواند، در طبقه‌بندی محصولات کشاورزی و کاهش وابستگی به داده‌های زمینی، مفید باشد. شبکهLong-Short Term Memory (LSTM) یکی از انواع شبکه‌های عصبی بازگشتی در تجزیه و تحلیل داده‌های متوالی است که توانایی یادگیری توالی‌های بلندمدت در سری زمانی را دارد؛ بنابراین در این مطالعه، پس از محاسبه شاخص NDVI از باندهای ماهواره سنتینل‌ـ 2 در نُه تاریخ متفاوت و تشکیل سری زمانی آن شاخص برای ورود به شبکه، دو ناحیه متفاوت در دشت مغان در نظر گرفته شد که محصولات کشت‌شده در آنها، طی عملیات زمینی، برداشت شده بود. در ناحیه اول، شبکه کانولوشنی LSTM برای طبقه‌بندی محصولات آموزش دید و در ناحیه دیگر، کارآیی این شبکه آموزش‌دیده در طبقه‌بندی محصولات ارزیابی شد و دقت کلی 82% و ضریب کاپای 8/0 به‌دست آمد. افزایش تعداد نمونه‌های زمینی و انتخاب مرز دقیق محصولات، می‌تواند کارایی روش مورد استفاده را افزایش دهد.
کلیدواژه‌های فارسی مقاله یادگیری عمیق، حافظه کوتاه‌مدت بلند، سری زمانی، سنتینل‌ـ 2، طبقه‌بندی، محصولات کشاورزی،
عنوان انگلیسی Employing the Convolutional LSTM Network in Crop Classification using NDVI Time Series
چکیده انگلیسی مقاله Changes in crop growth at relatively short intervals, asymmetry of cultivation of similar crops, the spectral similarity between different crops at certain times of the growing season, and lack of ground data make classifying crops in satellite imagery a challenging task. Changing the amount of canopy and greenness during the growing season is one of the most prominent characteristics of vegetation, including agricultural products, which can be monitored by using time series of vegetation indices that have useful information about the sequence of phenological features of crops. The use of deep learning methods with the ability of learning sequential information obtained from these time series can be useful in crop mapping and reducing dependence on ground data. The LSTM network is one of the types of RNNs in sequential data analysis that has the ability to learn long-term sequences of time-series information. Therefore, in this study, after extracting the NDVI time-series of 9 different dates from Sentinel-2 satellite images for a region located in Moghan plain, with ground labeled data related to the type of crops cultivated, we trained a convolutional LSTM network. Then we used this trained network to classify agricultural products in another region of the plain as a test site, and achieved an overall accuracy of 82% and a kappa coefficient of 0.8. Increasing the number of ground samples and selecting the exact boundary of crops, can increase the efficiency of the method used.
کلیدواژه‌های انگلیسی مقاله یادگیری عمیق, حافظة کوتاه‌مدت بلند, سری زمانی, سنتینل‌ـ 2, طبقه‌بندی, محصولات کشاورزی
نویسندگان مقاله محمدرضا گیلی |
دانشجوی دکترای مرکز سنجش از دور، دانشکدة علوم زمین، دانشگاه شهید بهشتی

داود عاشورلو |
استادیار مرکز مطالعات سنجش از دور، دانشکدة علوم زمین، دانشگاه شهید بهشتی

حسین عقیقی |
استادیار مرکز مطالعات سنجش از دور، دانشکدة علوم زمین، دانشگاه شهید بهشتی

علی اکبر متکان |
استاد مرکز مطالعات سنجش از دور، دانشکدة علوم زمین، دانشگاه شهید بهشتی

علیرضا شکیبا |
دانشیار مرکز مطالعات سنجش از دور، دانشکدة علوم زمین، دانشگاه شهید بهشتی

نشانی اینترنتی https://gisj.sbu.ac.ir/article_102391_3ce863ba98b708b486212904c2b1a31b.pdf
فایل مقاله فایلی برای مقاله ذخیره نشده است
کد مقاله (doi)
زبان مقاله منتشر شده fa
موضوعات مقاله منتشر شده
نوع مقاله منتشر شده
برگشت به: صفحه اول پایگاه   |   نسخه مرتبط   |   نشریه مرتبط   |   فهرست نشریات