| تعداد نشریات | 32 |
| تعداد شمارهها | 851 |
| تعداد مقالات | 8,249 |
| تعداد مشاهده مقاله | 52,543,422 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 9,037,651 |
شناسایی مکانی-فضایی عرصههای کشت صنوبر در نواحی روستایی (مطالعه موردی، دهستان ضیابر، شهرستان صومعه سرا) | ||
| مطالعات جغرافیایی نواحی ساحلی | ||
| دوره 7، شماره 1 - شماره پیاپی 24، فروردین 1405، صفحه 23-37 | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی -مطالعه موردی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22124/gscaj.2026.26159.1276 | ||
| نویسندگان | ||
| شهرام شریفی هشجین1؛ سیده محدثه حاتمی شاه خالی* 2؛ حمیدرضا مسکنی جیفرودی3؛ حبیب محمودی چناری1 | ||
| 1استادیار، گروه مطالعات ناحیهای، پژوهشکده محیط زیست جهاد دانشگاهی، رشت، ایران. | ||
| 2دکتری جغرافیا و برنامه ریزی روستایی،کارشناس پژوهش، موسسه آموزش عالی جهاد دانشگاهی استان گیلان، رشت، ایران. | ||
| 3استادیار، گروه عمران و نقشه برداری، موسسه آموزش عالی جهاد دانشگاهی استان گیلان، رشت، ایران. | ||
| چکیده | ||
| زراعت چوب و توجه به توسعة پایدار در کشورهای دارای فقر جنگلی از اهمیت بسزایی برخوردار است. ضمن اینکه تقاضا برای محصولات چوبی هم در سطح ملی و هم در سطح بینالمللی بهطور روزافزونی در حال افزایش است. صنوبر یکی از گستردهترین گونههای درختی است که به سرعت رشد میکند و برای مزارع جنگلی استفاده میشود. این تحقیق با هدف افزایش دقت طبقهبندی تصاویر نوری به روش یادگیری ماشین از طریق ادغام با تصاویر رادرای انجام شده است و تلاشی است در جهت پایش، کنترل و مدریت فضایی عرصههای روستایی بخصوص از منظر فعالیتهای کشاورزی که میتواند بهعنوان رویکردی نوین در توسعه روستایی در عصر انقلاب فناوریهای اطلاعاتی مطرح باشد. در این پژوهش از تصاویر ماهواره سنتینل 1 و 2 در قالب باندهای طیفی و پلاریزاسیونهای راداری به همراه مدل رقومیزمین استفاده گردید. الگوریتم جنگل تصادفی بهعنوان یک روش قدرتمند در طبقهبندی دادههای غیرمتوازن و حجیم بکار گرفته شد. با استفاده از تلفیق دادههای ماهوارهای نوری و راداری و با استفاده از الگوریتم یادگیری ماشین جنگل تصادفی به پهنهبندی مناطق صنوبرکاری پرداخته-شد. مساحت سطح زیر کشت صنوبر در دهستان ضیابر 2650 هکتار برآورد گردید. از طرفی صحت کلی و ضریب کاپا در این طبقهبندی83/2 درصد و754/0 حاصل گردید. به این ترتیب میتوان از روش ارائه شده بهعنوان روشی قدرتمند برای پایش، کنترل و مدیریت فضایی فعالیتهای کشاورزی در نواحی روستایی با هر مقیاسی بهره برد. | ||
تازه های تحقیق | ||
- از پتانسیلهای سامانه GEE در پهنه بندی مناطق صنوبرکاری شده استفاده گردید. - به طور همزمان از تصاویر ماهوارهای نوری و راداری و داده های مکانی سامانه GEE استفاده شد. - عملیات میدانی در پهنه بندی مناطق صنوبرکاری شده به طور قابل توجهی کاهش یافت. | ||
| کلیدواژهها | ||
| تصاویر ماهوارهای؛ تفکیکپذیری؛ توسعه پایدار روستایی؛ زراعت چوب؛ گوگل ارث انجین | ||
| مراجع | ||
|
احمدلو، فاطمه؛ رضایی، علیرضا؛ فرحپور، مهدی؛ کلاگری، محسن و محرابی، آمنه (1400). بررسی سطح و تولید صنوبرکاری شهرستان صومعهسرا با استفاده از دادههای میدانی و سیستم اطلاعات جغرافیایی. بومشناسی جنگلهای ایران، 9(18)، صص ۱۶۸-۱۵۹.
حسینزاده، امید؛ حجاریان، مرضیه و پربار، سمیرا (1395). تحلیل ضریب تجمیع زنجیره فراوری چوب صنوبر در ایران، نشریه صنایع چوب و کاغذ ایران، 7(1)، صص 141-154.
عرفانی فرد، سیدیوسف و لطفی نصیرآباد، محسن (1402). پهنهبندی گستره جنگلهای مانگرو در ایران با استفاده از تصاویر سنتینل 2، تحقیقات جنگل و صنوبر ایران، 2(31)، صص 98-112.
علیزاده انارکی، کامبیز؛ لشگرآرا، فرهاد و کیادلیری، هادی (1391). عوامل اقتصتادی-اجتماعی مؤثر بر توسعه صنوبرکاری در استان گیلان(شهرستان صومعهسرا)، تحقیقات جنگل و صنوبر ایران، 20(2)، صص 346-356.
علیمحمدی،افروز، اسدی،فرهاد (1398). ارزیابی عملکرد رویشی درختان تبریزی بومی استانهای کرمانشاه و زنجان در ایستگاه تحقیقاتی البرز، بومشناسی جنگلهای ایران، 7(14)،صص 80-89.
گودرزی, غلامرضا؛ احمدلو, فاطمه و طبری, مسعود (1390). بررسی رشد، زندهمانی و یکنواختی کلنهای مختلف صنوبر در خزانه سلکسیون در استان مرکزی. تحقیقات جنگل و صنوبر ایران، 19 (4)، صص572-585..
متینفر، حمیدرضا، مقصودی، زیبا، موسوی، روحالله و جلالی، محبوبه (1399). ارزیابی روشهای یادگیری ماشین در نقشهبرداری رقومی کربن آلی خاکهای زراعی(بخشی از دشت خرمآباد)، علوم آب و خاک، 24(4)،صص 327-342.
Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45(1), 5–32.
Burkov, A. (2020). Machine learning engineering (Vol. 1). True Positive Incorporated.
Corona, P., Fattorini, L., Franceschi, S., Mastronardi, A., & Chirici, G. (2020). Probabilistic sampling and estimation for large-scale assessment of poplar plantations in Northern Italy. European Journal of Forest Research, 139(6), 981–988.
Colkesen, I., Lango, R., Khomutov, P., & G P. (2022). Poplar Tree Index (PTI): A New Vegetation Index for Monitoring Poplar Cultivated Areas. In IGARSS 2022—2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (pp. 1234–1237). IEEE.
Chong, L., et al.,(2021). Monthly composites from Sentinel-1 and Sentinel-2 images for regional major crop mapping with Google Earth Engine. Journal of Integrative Agriculture, 20(7), pp, 1944-1957.
D’Amico, G., et al.,(2021). A deep learning approach for automatic mapping of poplar plantations using Sentinel-2 imagery. GIScience & Remote Sensing, 58(8), pp. 1352-1368.
Dobrinić, D., D. Medak, and M. Gašparović,(2020). Integration of multitemporal Sentinel-1 and Sentinel-2 imagery for land-cover classification using machine learning methods. The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 43, pp. 91-98.
Eslami, A.R,Sobhen Zahedi,Sh.,(2011). Providing poplar plantation map by Indian remote sensing (IRS) satellite imagery in Northern Iran. African Journal of Agricultural Research, 6(20), pp. 4769-4774.
Foga, S., et al.,(2017). Cloud detection algorithm comparison and validation for operational Landsat data products. Remote sensing of environment, 194, 379-390.
Gong, P., et al.,(2013). Finer resolution observation and monitoring of global land cover: First mapping results with Landsat TM and ETM+ data. International Journal of Remote Sensing, 34(7), pp. 2607-2654.
Ge, G., et al.,(2020). Land use/cover classification in an arid desert-oasis mosaic landscape of China using remote sensed imagery: Performance assessment of four machine learning algorithms. Global Ecology and Conservation, 22, pp. e00971.
Huang, Y., et al.,(2018). Agricultural remote sensing big data: Management and applications. Journal of Integrative Agriculture, 17(9), pp. 1915-1931.
Heide, S.C. (2002). Comparison of methods to detect conifer encroachment into aspen stands using Landsat 7 ETM+ satellite imagery, University of Idaho.
Jaafari, A. (2023). Mapping high poplar growth areas for bioenergy cultivation: A swarm-optimized approach. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 187(9), pp. 11374-0.
Joshi, R., et al.,(2016). Transcription factors and plants response to drought stress: current understanding and future directions. Frontiers in Plant Science, 7, pp. 1029-1038.
Jin, X., et al.,(2018). A review of data assimilation of remote sensing and crop models. European Journal of Agronomy, 92, pp. 141-152.
Jia, M., et al.,(2021). Rapid, robust, and automated mapping of tidal flats in China using time series Sentinel-2 images and Google Earth Engine. Remote Sensing of Environment, 255, pp. 112285.
Kavzoglu, T., I. Colkesen, A. Atesoglu, H. Tonbul, E. Yilmaz, S. Ozlusoylu & M. Yusuf Ozturk (2024) Construction and implementation of a poplar spectral library based on phenological stages for land cover classification using high-resolution satellite images. International Journal of Remote Sensing, 45(6), 2049-2072,
Keshtkar, H., W. Voigt, and E. Alizadeh,(2017). Land-cover classification and analysis of change using machine-learning classifiers and multi-temporal remote sensing imagery. Arabian Journal of Geosciences, 10(6), pp. 1-15.
Luo, C., et al.,(2021). Using time series Sentinel-1 images for object-oriented crop classification in Google earth engine. Remote Sensing, 13(4), p. 561.
Mazzia, V., A. Khaliq, and M. Chiaberge,(2019). Improvement in land cover and crop classification based on temporal features learning from Sentinel-2 data using recurrent-convolutional neural network (R-CNN). Applied Sciences, 10(1): p. 238.
Machala, M. and L. Zejdová,(2014). Forest mapping through object-based image analysis of multispectral and LiDAR aerial data. European Journal of Remote Sensing, 47(1), pp. 117-131.
Matinfar, H., et al.,(2021). Evaluation of Machine Learning Methods in Digital Mapping of Soil Organic Carbon (part of Khorramabad Plain). JWSS-Isfahan University of Technology, 24(4), pp. 327-342.
Miraki, M., Sohrabi, H., Fatehi, P., and et al. (2024). Coupling UAV and satellite data for tree species identification to map the distribution of Caspian poplar. Landsc Ecol, 39, pp. 30-36.
Orynbaikyzy, A., U. Gessner, and C. Conrad, (2019). Crop type classification using a combination of optical and radar remote sensing data: A review. International journal of remote sensing, 40(17), pp. 6553-6595.
Ozturk, M. Y., & Colkesen, I. (2020). Mapping of poplar tree growing fields with machine learning algorithms using multi-temporal Sentinel-2A imagery. In 41th Asian Conference on Remote Sensing (ACRS) (pp. 1-4). Deqing, China.
Petropoulos, G.P., K. Arvanitis, and N. Sigrimis,(2012). Hyperion hyperspectral imagery analysis combined with machine learning classifiers for land use/cover mapping. Expert systems with Applications, 39(3), pp. 3800-3809.
Tonbul, H., I. Colkesen, and T. Kavzoglu,(2020). Classification of poplar trees with object-based ensemble learning algorithms using Sentinel-2A imagery. Journal of Geodetic Science, 10(1), pp. 14-22.
Vuolo, F., et al.,(2018). How much does multi-temporal Sentinel-2 data improve crop type classification? International journal of applied earth observation and geoinformation, 72, pp. 122-130.
Xu, Y., et al.,(2019). Advanced multi-sensor optical remote sensing for urban land use and land cover classification: Outcome of the 2018 IEEE GRSS data fusion contest. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 12(6), pp. 1709-1724.
Zurqani, H.A., et al.,(2020). Evaluating the integrity of forested riparian buffers over a large area using LiDAR data and Google Earth Engine. Scientific Reports, 10(1), pp. 1-16. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 2 |
||