تحلیل عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین در طبقه‌بندی تصاویر چند زمانه در مدیریت کشاورزی (مطالعه موردی: دشت قزوین)

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 استادیارگروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه بین المللی امام خمینی(ره)، قزوین، ایران

2 دکتری آبیاری زهکشی گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه بین المللی امام خمینی(ره)، قزوین، ایران

چکیده

چکیده

با افزایش جمعیت و تغییرات اقلیمی، مدیریت کشاورزی به‌منظور تضمین امنیت غذایی نیاز به اطلاعات دقیق با پیوستگی زمانی و مکانی بالا دارد. با بهره‌گیری از فناوری سنجش از دور به همراه الگوریتم‌های یادگیری ماشین، امکان طبقه‌بندی محصولات کشاورزی با دقت زیادی فراهم شده ‌است که می‌تواند نقش به‌سزایی در پیش‌بینی وضعیت محصولات و نیازهای منابع ایفا کند. این مطالعه با هدف ارزیابی دقت طبقه‌بندی تصاویر ماهواره‌ای سنتینل 1 و 2 برای دوره‌های کشت بهاره و پاییزه در سال 1402-1403 در منطقه دشت قزوین انجام شده است. در این پژوهش، عملکرد الگوریتم‌های جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان و تقویت گرادیان شدید مورد بررسی قرار گرفت. تصاویر ماهواره‌ای سنتینل 1 و 2 برای تحلیل پنج کلاس اصلی (گندم، یونجه، آیش، مناطق شهری و اراضی بایر) که محصولات غالب در منطقه هستند را در دو دوره کشت، با استفاده از شاخص‌های NDVI، SAVI و LAI پردازش شدند. داده‌های آموزش / تست با نسبت 70/30 تقسیم و نتایج طبقه‌بندی‏ها با شاخص‌هایی چون دقت کلی و ضریب کاپا ارزیابی شد. از آزمون جفریس-ماتوسیتا (JM) برای بررسی تفکیک‌پذیری طیفی کلاس‌ها استفاده شد. نتایج ارزیابی نشان داد که الگوریتم جنگل تصادفی با دقت کلی 93/98 درصد و ضریب کاپای 996/0 بهترین عملکرد را در تفکیک کلاس‌ها ارائه داد. الگوریتم تقویت گرادیان شدید نیز با دقت کلی 94/93 درصد عملکرد قابل‌قبولی داشت، اما برای کلاس‌هایی با شباهت طیفی، دقت کمتری نسبت به جنگل تصادفی نشان داد. در مقابل، روش ماشین بردار پشتیبان به دلیل حساسیت به هم‌پوشانی طیفی، در جداسازی کلاس‌ها عملکرد ضعیف‌تری داشت و در نهایت روش طبقه‌بندی جنگل تصادفی با دقت کلی و ضریب کاپای بیش از 99/0 بهترین عملکرد را داشت. آزمون JM نشان داد که برخی کلاس‌ها مانند گندم و یونجه جداسازی ضعیفی دارند، اما استفاده از داده‌های راداری و شاخص‌های طیفی توانسته جداسازی را بهبود بخشد. استفاده از ترکیب داده‌های اپتیکی و راداری به همراه الگوریتم‌های یادگیری ماشین، ابزاری موثر برای مدیریت منابع کشاورزی است

کلیدواژه‌ها

موضوعات


منابع
اسدی، بهار، و شمس‌الدینی، علی (1403). تفکیک محصولات زراعی با استفاده از ترکیب تصاویر سنتینل-1 و 2 در استان اردبیل. سنجش از دور و GIS ایران، 16(3)، 25-46 doi:/10.48308/gisj.2023.103095
اسماعیل‌نژاد، رضا، و زینال‌زاده، کامران (1398). ارزیابی تغییرات کاربری اراضی با استفاده از سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی در زیرحوضه نازلوچای. مدیریت خاک و تولید پایدار، 9(4)، 159-172 doi:10.22069/ejsms.2020.16657.1892
پورحسن، ناهید، شاه حسینی، رضا، و سیدی، سید تیمور ( ۱۴۰۰). ارائه روش طبقه‌بندی مبتنی بر یادگیری عمیق در تفکیک انواع محصولات کشاورزی با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای سری زمانی. علوم و فنون نقشه برداری، ۱۱(۱)، 142-129. dor: 20.1001.1.2322102.1400.11.1.10.8
خسروی، ایمان (1403). تهیۀ نقشۀ نوع محصول کشاورزی از سری زمانی تصاویر لندست-8 با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین (مطالعۀ موردی: مرودشت استان فارس). جغرافیا و برنامه‌ریزی محیطی، 35(2)،66-45.
doi:10.22108/gep.2024.138615.1601
درویش‌هندی، محسن، و امیری تکلدانی، ابراهیم (1402). چالش‌های مدیریت آب کشاورزی در شبکه آبیاری دشت قزوین. تحقیقات آب و خاک ایران، 54(12)، 1962-1945
صالحی شفا، نیما، بابازاده، حسین، آقایاری، فیاض، صارمی، علی، غفوری، محمدرضا، صفوی، مسعود، و پناهدار، علی (1403)، تدوین الگوی کشت بهینه به‌منظور مدیریت تغییرات سطح آب زیرزمینی دشت شهریار. مدل‌سازی و مدیریت آب و خاک، 3(2)، 235-217.
راستی، سعید، مهدوی فرد، مصطفی، شیخ قادری، هدایت، نصیری، ابوذر، و تکتاز، نازنین زهرا (1401). بهبود دقت طبقه‌بندی با ترکیب تصاویر چندفصلی سنتینل 1 و 2 به‌منظور تهیة نقشة کاربری اراضی در فضای ابری گوگل ارث انجین (مطالعة موردی: استان گیلان). جغرافیا و روابط انسانی، 5(3)، 373-357  . doi:10.22034/gahr.2022.336692.1696
رمضانی اعتدالی، هادی، و احمدی، مژگان (1403). بررسی ارتباط بین شاخص‌های خشکسالی با عملکرد ذرت با استفاده از روش جنگل تصادفی (مطالعة موردی: شبکه آبیاری دشت قزوین). نیوار، 126-127، 137-127. doi:10.30467/nivar.2024.467444.1299
ساعی جمال آباد، موسی، آبکار، علی اکبر، و مجردی، برات (1397). طبقه‌بندی گندم زمستانه با استفاده از آنالیز تصاویر بهینه چند زمانی مبتنی بر الگوریتم جنگل تصادفی. علوم و فنون نقشه برداری، 8 (2 )، 150-133. dor:20.1001.1.2322102.1397.8.2.9.8
قدسی، زینب، خیرخواه زرکش، میرمسعود، و قرمزچشمه، باقر (1399). مقایسة دقت روش‌های ماشین بردار پشتیبان و جنگل تصادفی در تهیة نقشة کاربری اراضی و محصولات زراعی، با استفاده از تصاویر چندزمانة سنتینل-2. سنجش از دور وGIS ایران، 12(4)، 92-73. doi:10.52547/gisj.12.4.73
 
 
References
Alejo, R., Garcia, V., Sotoca, J.M., Mollineda, R.A., & Sánchez, J.S. (2006). Improving the classification accuracy of RBF and MLP neural networks trained with imbalanced samples. IDEAL 2006. Lecture Notes in Computer Science, Vol 4224. Springer, Berlin, Heidelberg. doi:10.1007/11875581_56.
Aria, M., Cuccurullo, C., & Gnasso, A. (2021). A comparison among interpretative proposals for Random Forests. Machine Learning with Applications, 6, 100094. doi:10.1016/j.mlwa.2021.100094.
Asadi, B., & Shamsoddini, A. (2024). Crop mapping using a combination of Sentinel-1 and 2 images in Ardabil province. Remote Sensing and GIS, 16(3), 25-46. doi:10.48308/gisj.2023.103095[In Persian]
Asgari, S., & Hasanlou, M. (2023). A comparative study of machine learning classifier for crop type mapping using vegetation indices. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, X-4/W1-2022, 79. doi: 10.5194/isprs-annals-X-4-W1-2022-79-2023
Ashourloo, D., Nematollahi, H., Huete, A., Aghighi, H., Azadbakht, M., Shahrabi, H.S., & Goodarzdashti, S. (2022). A new phenology-based method for mapping wheat and barley using time-series of Sentinel-2 images. Remote Sensing of Environment, 280, 113206. doi: 10.1016/j.rse.2022.113206.
Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45, 5-32. doi: 10.1023/A:1010933404324.
Chauhan, K.K., & Lunagaria, M.M. (2025). Remote sensing-based crop identification and acreage estimation of Rabi Wheat in Anand, Gujarat. International Environment and Climate Change, 15(1), 1-11 doi: 10.9734/ijecc/2025/v15i14668.
Chen, C., Liaw, A., & Breiman, L. (2004). Using random forest to learn imbalanced data. University of California, Berkeley, 110(1-12), 24.
Chen, T., & Guestrin, C. (2016). Xgboost: A scalable tree boosting system. Proceedings of the 2nd ACM Sigkdd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, doi: 10.1145/2939672.2939785.
Gili, M.R., Ashourloo, D., Aghighi, H., Matkan, A. A., & SHakiba, A. (2022). Crop classification with deep convolutional neural network based on crop feature. Environmental Sciences, 20(4), 37-52. doi: 10.48308/envs.2022.1126
d’Andrimont, R., Verhegghen, A., Lemoine, G., Kempeneers, P., Meroni, M., & van der Velde, M. (2021). From parcel to continental scale – A first European crop type map based on Sentinel-1 and LUCAS Copernicus in-situ observations. Remote Sensing of Environment, 266, 112708. doi: 10.1016/j.rse.2021.112708.
Darvish Hendi, M., & Amiri Tokaldany, E. (2024). Agricultural water management challenges in Qazvin Plain Irrigation Network. Soil and Water Research, 54(12), 1945-1962. doi: 10.22059/ijswr.2023.365841.669581 [In Persian]
Dong, Q., Chen, X., Chen, J., Zhang, C., Liu, L., Cao, X.,Zang, Y., Zhu, X., & Cui, X. (2020). Mapping winter wheat in North China using Sentinel 2A/B data: A method based on phenology-time weighted dynamic time warping. Remote Sensing, 12(8), 1274. doi: 10.3390/rs12081274.
Esmaeilnezhad, r., & Zeinalzadeh, K. (2020). Evaluation of land use changes using remote sensing and GIS in Nazlou Chai sub basin. Soil Management and Sustainable Production, 9(4), 159-172. doi: 10.22069/ejsms.2020.16657.1892 [In Persian]
Fan, J., Wang, X., Wu, L., Zhou, H., Zhang, F., Yu, X., Xiang, L., & Xiang, X. (2018). Comparison of Support Vector Machine and Extreme Gradient Boosting for predicting daily global solar radiation using temperature and precipitation in humid subtropical climates: A case study in China. Energy Conversion and Management, 164. doi: 10.1016/j.enconman.2018.02.087.
Friedman, J.H. (2001). Greedy function approximation: a gradient boosting machine. Annals of Statistics, 29(5) , 1189-1232. doi: 10.1214/aos/1013203451
Ghodsi, Z., Kheirkhah Zarkesh, M.M., & Ghermezcheshmeh, B. (2021). Comparison of accuracy between Support Vector Machine and Random Forest Classifiers for land use and crop mapping using multi-temporal Sentinel-2 Images. Iranian Remote Sensing and GIS, 12(4), 73-92. doi: 10.52547/gisj.12.4.73 [In Persian]
Gholamy, A., Kreinovich, V., & Kosheleva, O. (2018). Why 70/30 or 80/20 relation between training and testing sets: A pedagogical explanation. International Journal of Intelligent Systems Technologies and Applications, 11(2), 105-111. doi: 10.6148/IJITAS.201806_11(2).0003.
Goldblatt, R., You, W., Hanson, G., & Khandelwal, A.K. (2016). Detecting the boundaries of urban areas in india: A dataset for pixel-based image classification in google earth engine. Remote Sensing, 8(8), 634. doi: 10.3390/rs8080634.
Hastie, T., Tibshirani, R., and Friedman, J. (2009). The Elements of statistical learning. 1st Edition: Springer. 536 pages.
Huang, Y., Reddy, K.N., Fletcher, R.S., & Pennington, D. (2018). UAV low-altitude remote sensing for precision weed management. Weed Technology, 32(1), 2-6. doi: 10.1017/wet.2017.89
Khosravi, I. (2024). Crop mapping from Landsat-8 images time series using Machine-Learning Methods (Case Study: Marvdasht in Fars Province). Geography and Environmental Planning, 35(2), 45-66. doi: 10.22108/gep.2024.138615.1601 [In Persian]
Li, S., Gong, Q., & Yang, S. (2019). A sustainable, regional agricultural development measurement system based on dissipative structure theory and the entropy weight method: a case study in Chengdu, China. Sustainability, 11(19), 5313. doi: 10.3390/su11195313
Li, W., Zhang, H., Li, W., & Ma, T. (2022). Extraction of winter wheat planting area based on multi-scale fusion. Remote Sensing, 15(1), 164. doi: 10.3390/rs15010164.
Li, Y., Zhu, X., Pan, Y., Gu, J., Zhao, A., & Liu, X. (2014). A Comparison of model-assisted estimators to infer land cover/use class area using satellite imagery. Remote Sensing, 6(9), 8904-8922. doi: 10.3390/rs6098904.
Saei Jamalabad, M., Akbari, A., & Mojardi, B. (2018). Winter wheat classification by multi-temporal optimized image analysis based on Random Forest algorithm. Geomatic Science and Technology, 8(2), 133-150. dor: 20.1001.1.2322102.1397.8.2.9.8 [In Persian]
Moumni, A., & Lahrouni, A. (2021). Machine learning‐Based classification for crop‐type mapping using the fusion of high‐resolution satellite imagery in a Semiarid Area. Scientifica, 2021(1), 8810279. doi: 10.1155/2021/8810279.
Neetu, & Ray, S. (2019). Exploring machine learning classification algorithms for crop classification using Sentinel 2 data. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 42, 573-578. doi: 10.5194/isprs-archives-XLII-3-W6-573-2019.
Padma VVL, A., Suhail, M., Lutfullo, I., & Shodiyor, B. (2024). A comparative study of three supervised algorithms for mixed crop classification. E3S Web of Conference, Pp. 590-595, doi: 10.1051/e3sconf/202459001004.
Phalke, A. R., Özdoğan, M., Thenkabail, P.S., Erickson, T., Gorelick, N., Yadav, K., & Congalton, R.G. (2020). Mapping croplands of Europe, Middle East, Russia, and Central Asia using Landsat, Random Forest, and Google Earth Engine. ISPRS Photogrammetry and Remote Sensing, 167, 104-122. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2020.06.022.
Pourhasan, N., Shah-Hosseini, R., & Seydi, S.T. (2021). Deep learning-based classification method for crop mapping using time series satellite images. Geomatics Science and Technology, 11(1), 129-142. dor: 20.1001.1.2322102.1400.11.1.10.8 [In Persian]
Ramezani Etedali, H., & Ahmadi, M. (2024). Investigating the relationship between drought indices and maize yield using random forest method (Case study: Qazvin plain irrigation network). Nivar, 126, 127-137. doi: 10.30467/nivar.2024.467444.1299 [In Persian]
Rasti, S., Mahdavifardnh, M., Shaykh Ghaderi, H., Nasiri, A., & Taktaz, N.Z. (2022). Improving classification accuracy by combining multi-season images of Sentinel 1 and 2 in order to prepare a land use map in the cloud space of Google Earth Engine (Case study: Guilan province). Geography and Human Relationships, 5(3), 357-373. doi: 10.22034/gahr.2022.336692.1696 [In Persian]
Sahin, E.K. (2020). Assessing the predictive capability of ensemble tree methods for landslide susceptibility mapping using XGBoost, gradient boosting machine, and random forest. SN Applied Sciences, 2(7), 1308. doi: 10.1007/s42452-020-3060-1.
Salehi Shafa, N., Babazadeh, H., Aghayari, F., Saremi, A., Ghafouri, M.R., Safavi, M., & Panahdar, A. (2022). Formulation of an optimized Cropping pattern in order to manage groundwater level changes in Shahriar Plain. Water and Soil Management and Modelling, 3(2), 217-235. doi: 10.22098/mmws.2022.11792.1169 [In Persian]
Sarker, I.H. (2021). Machine learning: Algorithms, real-world applications and research directions. SN Computer Science, 2(3), 160. doi: 10.1007/s42979-021-00592-x.
Seifi Majdar, R., & Ghassemian, H. (2017). A probabilistic SVM approach for hyperspectral image classification using spectral and texture features. Remote Sensing, 38(15), 4265-4284. doi: 10.1080/01431161.2017.1317941.
Sen, R., Goswami, S., & Chakraborty, B. (2019). Jeffries-Matusita distance as a tool for feature selection. International Conference on Data Science and Engineering (ICDSE). doi: 10.1109/ICDSE47409.2019.8971800
Shao, Z., Ahmad, M.N., & Javed, A. (2024). Comparison of Random Forest and XGBoost classifiers using integrated optical and SAR features for mapping urban impervious surface. Remote Sensing, 16(4), 665. doi: 10.3390/rs16040665.
Shi, D., & Yang, X. (2015). Support Vector Machines for land cover mapping from remote sensor imagery. Pp. 265-279. In Monitoring and Modeling of Global Changes: A Geomatics Perspective. SPRINGERREMO. doi: 10.1007/978-94-017-9813-6_13.
Simsek, F. (2025). Comparison of Agricultural Crop Type Classifications with Different Machine Learning Algorithms (RF-SVM-ANN-XGBoost) by Generating Ground Truth Data from Farmer Declaration Parcels. Engineering and Geosciences, 10(2), 207-220. doi: 10.26833/ijeg.1552141.
Sun, W., Yang, G., Chen, C., Chang, M., Huang, K., Meng, X., & Liu, L. (2020). Development status and literature analysis of China’s earth observation remote sensing satellites. Remote Sensing, 24(5), 479-510. doi: 10.11834/jrs.20209464.
Tuia, D., Volpi, M., Copa, L., Kanevski, M., & Munoz-Mari, J. (2011). A survey of active learning algorithms for supervised remote sensing image classification. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 5(3), 606-617. doi: 10.1109/JSTSP.2011.2139193.
Ugirumurera, J., Bensen, E.A., Severino, J., & Sanyal, J. (2024). Addressing bias in bagging and boosting regression models. Scientific Reports, 14(1), 18452. doi: 10.1038/s41598-024-68907-5.
Viskovic, L., Kosovic, I.N., & Mastelic, T. (2019, 19-21 Sept. 2019). Crop classification using multi-spectral and multitemporal satellite imagery with machine learning. 2019 International Conference on Software, Telecommunications and Computer Networks (SoftCOM), doi: 10.23919/SOFTCOM.2019.8903738.
Wang, K., Cheng, L., & Yong, B. (2020). Spectral-similarity-based Kernel of SVM for hyperspectral image classification. Remote Sensing, 12(13), 2154. doi: 10.3390/rs12132154.
Wang, Y., Qi, Q., & Liu, Y. (2018). Unsupervised segmentation evaluation using area-weighted variance and Jeffries-Matusita distance for remote sensing Images. Remote Sensing, 10(8), 1193. doi: 10.3390/rs10081193.
Wuyun, D., Sun, L., Sun, Z., Chen, Z., Hou, A., Teixeira Crusiol, L. G., Reymond, L., Chen, R., & Zhao, H. (2022). Mapping fallow fields using Sentinel-1 and Sentinel-2 archives over farming-pastoral ecotone of Northern China with Google Earth Engine. GIScience and Remote Sensing, 59(1), 333-353. doi: 10.1080/15481603.2022.2026638.
Yadav, S., Sharma, S., & Chaudhary, P. (2024) Review on advancement in machine learning and Deep Learning techniques for crop classification. SCRS Publication. doi: 10.56155/978-81-955020-7-3-53.
Yaramasu, R., Bandaru, V., & Pnvr, K. (2020). Pre-season crop type mapping using deep neural networks. Computers and Electronics in Agriculture, 176, 105664. doi: 10.1016/j.compag.2020.105664.
Zhan, W., Luo, F., Luo, H., Li, J., Wu, Y., Yin, Z., Wu, Y., & Wu, P. (2024). Time-series-based spatiotemporal fusion network for improving crop type mapping. Remote Sensing, 16(2), 235. doi: 10.3390/rs16020235.
Zheng, B., Myint, S.W., Thenkabail, P.S., & Aggarwal, R.M. (2015). A support vector machine to identify irrigated crop types using time-series Landsat NDVI data. Applied Earth Observation and Geoinformation, 34, 103-112. doi: 10.1016/j.jag.2014.07.002.