The Journal of Spatial Planning
برنامهریزی و آمایش فضا
MJSP
Basic Sciences
http://hsmsp.modares.ac.ir
1
admin
1605-9689
2476-6860
fa
jalali
1390
4
1
gregorian
2011
7
1
15
2
online
1
fulltext
fa
استفاده از روش طبقهبندی چندزمانه و دادههای سنجنده AVHRR ماهواره NOAA به منظورتخمین دقیق سطح زیرکشت محصول برنج در استان گیلان
Rice Area Estimation by Using Multi-temporal Classification Method and AVHRR Data
نظارت بر محصولات کشاورزی نقش بسیار مهمی در تأمین مواد غذایی مورد نیاز جهانی دارد. متأسفانه به علت بیتوجهی به مسائل اصولی توسعه، با افزایش جمعیت و توسعه اقتصاد و صنعت ، کمیت و کیفیت زمینهای کشاورزی به سرعت کاهش پیدا میکند. در همین ارتباط، اندازهگیری دقیق میزان محصولات کشاورزی از اهمیت مهمی در آمار کشاورزی برخوردار است. بهطور کلی به منظور تخمین تولیدات محصول، اطلاعاتی مانند مساحت و میزان تولید در واحد سطح از اهمیت قابل توجهی برخوردار است. فناوری سنجش از دور میتواند اطلاعاتی با ارزش و به موقع درباره توزیع محصول، سطح زیر کشت و پتانسیل تولید در اختیار تصمیمگیران در بخش کشاورزی قرار دهد.
در دهههای اخیر روشهای متعددی به منظور طبقهبندی و محاسبه سطح زیر کشت محصولات کشاورزی از دادههای سنجش از دور ارائه شده است.
هدف از این تحقیق طبقهبندی محصول برنج و براورد سطح زیرکشت آن دراستان گیلان در شمال ایران با استفاده از دادههای چندزمانه سنجنده AVHRR )ماهواره (NOAA میباشد. به همین منظور از روش طبقهبندی چندزمانه متکی بر استخراج بیشینه NDVI روزانه به منظور حذف ابر استفاده شده است. نوآوری روش طبقهبندی استفاده شده عبارت است از تنوع در کاربرد عملیات جبری اعمال شده بر روی NDVIهای ماهانه به منظور استخراج و تفکیک مناطقی که دارای بیشترین میزان سبزینگی در طی فصل رشد در منطقه مورد مطالعه هستند. نتایج بهدست آمده از بهکارگیری روش فوق نشان میدهد که علیرغم قدرت تفکیک پایین دادههای AVHRR درمناطقی که مزارع برنج در سطح وسیع و پیوسته گسترش یافتهاند، دقت محاسبات مربوط به سطح زیرکشت برنج تا میزان قابل توجهی افزایش پیدا میکند تا جایی که در مقایسه با نقشه مرجع دقت نهایی برابر با 96/91 درصد میباشد. باتوجه به پایین بودن هزینههای روش استفاده شده در تحقیق، بررسیهای بیشتر به منظور ارزیابی دقیقتر آن توصیه میشود.
Monitoring of agricultural production is very important for the management of the world΄s food supply for social security. As the population increases, and the economy and industry develop, the quantity and quality of cultivated lands are decreasing rapidly. In this regard, accurate measurements of the crop production rates are of prime importance in agricultural statistics. Generally, in order to estimate crop productions, information such as the area and the corresponding yield is significant. Remote sensing technology can provide timely and accurate information about crop distribution, area planted and potential production for decision makers at many levels. In this paper, we focus on a crop area estimation method by using remote sensing satellite images. Over the recent decades, different methods and algorithms have been proposed for classifying and estimating the crop areas from the remotely sensed data.
The aim of this research is to estimate rice cultivated area in Guilan province (located in the north of Iran) by using AVHRR (a sensor installed on NOAA satellite) multitemporal data. For this purpose, we used a multi-temporal classification method based upon a maximum value-based composition technique to produce multi-temporal and cloud-free data sets of NDVI. The innovation presented in this research is related to applying a variety range of algebraic operations on the images for discrimination of the crops that have different maximum greenness during the growing season.
In spite of the fact that NOAA/AVHRR is a low resolution data, the results of the area estimation are promising particularly when regional data of major agricultural crops and their status are required. In this regard, the accuracy of rice area estimation is 91.96 percent in comparison with the reference map.Because of the acceptable results and low costs of the approach, further investigations and evaluations are recommended.
برنج,سطح زیرکشت,ماهواره NOAA,گیلان,واژههای کلیدی: سنجش از دور,طبقهبندی چندزمانه
Rice,Remote sensing,Cultivated area,Multi-temporal Classification,NOAA satellite,Guilan
1
16
http://hsmsp.modares.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-1000-1912&slc_lang=fa&sid=21
عبدالرضا
انصاری آملی
100319475328460044565
100319475328460044565
Yes
کارشناس ارشد سنجش از دور، سازمان فضایی ایران، تهران، ایران
عباس
علیمحمدی
100319475328460044566
100319475328460044566
No
استادیار دانشکده مهندسی و نقشه برداری دانشگاه خواجه نصیرالدین طوسی