تولید و ارزیابی نقشه‌های کاربری اراضی و نوع محصول با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای و مدل‌های داده‌محور مبتنی‌بر یادگیری در دشت ایسین استان هرمزگان

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانش‌آموخته کارشناسی ارشد، گروه مهندسی منابع طبیعی، دانشکده کشاورزی و منابع‌طبیعی، دانشگاه هرمزگان، بندرعباس، ایران.

2 دانشیار، گروه مهندسی منابع طبیعی، دانشکده کشاورزی و منابع‌طبیعی، دانشگاه هرمزگان، بندرعباس، ایران.

10.29252/aridbiom.2026.4231

چکیده

هدف این پژوهش ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین در تهیه نقشه‌های کاربری اراضی و شناسایی نوع محصول زراعی و همچنین تحلیل تغییرات کاربری اراضی طی دوره ۲۰۱۴ تا ۲۰۲۴ در دشت ایسین استان هرمزگان بود. این دشت به‌دلیل برخورداری از منابع آب شیرین و خاک حاصلخیز، از دیرباز یکی از مناطق مهم کشاورزی استان محسوب می‌شود. در بازدید میدانی از منطقه مورد مطالعه، ۸۹۸ نقطه واقعیت زمینی برای تهیه نقشه کاربری اراضی شامل باغات (انبه، لیمو و نخیلات)، اراضی زراعی، آیش، شوره‌زار و ساخت‌وساز انسانی و ۵۱۳ نقطه برای نقشه نوع محصول شامل بادمجان، فلفل دلمه‌ای، باغات و شوره‌زار جمع‌آوری شد. تصاویر ماهواره‌ای لندست 8 برای تهیه نقشه کاربری اراضی و سنتینل۲ برای شناسایی محصولات زراعی به‌کار گرفته شد و شاخص‌های طیفی برای افزایش دقت تفکیک کاربری‌ها و محصولات زراعی محاسبه شدند. به‌منظور انتخاب ویژگی‌های مؤثر، از هم‌خطی‌چندگانه و الگوریتم بروتا استفاده شد. سپس، مدل‌های جنگل تصادفی و ماشین بردار پشتیبان به‌کار گرفته شدند و نتایج نشان داد مدل ماشین بردار پشتیبان در دسته‌بندی کاربری اراضی دقت بیشتری دارد؛ به‌طوری‌که در سال 2024، دقت کلی آن در داده‌های آزمون 45/87 درصد و ضریب کاپا 64/83 بود، در حالی‌که در شناسایی محصولات زراعی، مدل جنگل تصادفی با دقت کلی 29/89 درصد و ضریب کاپا 59/84 در داده‌های آزمون عملکرد برتری داشت. در بررسی تغییرات کاربری اراضی طی دوره ۱۰ ساله، سطح باغات، اراضی زراعی و آیش کاهش یافت و شوره‌زار و مناطق ساخت‌وساز انسانی افزایش پیدا کرد. این تغییرات حاصل عوامل طبیعی و انسانی است؛ به‌طوری‌که کاهش بارش، تداوم خشکسالی و افت منابع آب زیرزمینی موجب افزایش شوره‌زار و کاهش اراضی زراعی و باغی شده است. افزایش هزینه‌های تولید کشاورزی، نزدیکی دشت ایسین به شهر بندرعباس و گسترش ساخت‌وساز نیز در تغییر الگوی کاربری اراضی نقش داشته‌اند. در مجموع، نتایج بیانگر اثربخشی بالای الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تهیه نقشه‌های دقیق و کاربردی کاربری اراضی و نوع محصولات زراعی است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


[1]. Byerlee, D., Janvry, A., Sadoulet, E., Townsend, R. & Klytchnikova, I. (2008). Agriculture for Development. World Bank Washington ,DC ,pp: 2. doi: 10.1596/978-0-8213-6807-7
[2]. Congalton, R. G., & Green, K. (2019). Assessing the accuracy of remotely sensed data: principles and practices. CRC press. doi: 10.1201/9780429052729
[3]. Diek, S., Fornallaz, F., Schaepman, M. E., & De Jong, R. (2017). Barest pixel composite for agricultural areas using landsat time series. Remote Sensing, 9(12), 1245. doi: 10.3390/rs9121245
[4]. Ebrahimi-Khusfi, Z., Nafarzadegan, A. R., & Dargahian, F. (2021). Predicting the number of dusty days around the desert wetlands in southeastern Iran using feature selection and machine learning techniques. Ecological Indicators, 125, 107499. doi: 10.1016/j.ecolind.2021.107499
[5]. Gómez, C., White, J. C., & Wulder, M. A. (2016). Optical remotely sensed time series data for land cover classification: A review. ISPRS Journal of photogrammetry and Remote Sensing, 116, 55-72. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2016.03.008
[6]. Haji Elyasi, A., Nasseri, M., & Badiei, P. (2024). Assessment of Land Use Changes Based on the Integration of Machine Learning Method and Spectral Angle Mapper Algorithm Using Training Samples Migration: A Case Study of Anzali Wetland Basin. Physical Geography Research, 56(4), 39-56. doi: 10.22059/jphgr.2025.384462.1007848 (in Farsi).
[7]. Han, X., Ye, H., Zhang, Y., Nie, C., & Wen, F. (2024). Study on the method of vineyard information extraction based on spectral and texture features of GF-6 satellite imagery. Agronomy, 14(11), 2542. doi: 10.3390/agronomy14112542
[8]. Huete, A., Didan, K., Miura, T., Rodriguez, E. P., Gao, X., & Ferreira, L. G. (2002). Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices. Remote sensing of environment, 83(1-2), 195-213. doi: 10.1016/S0034-4257(02)00096-2
[9]. Jensen, J. R. (1996). Introductory digital image processing: a remote sensing perspective.
[10]. Khalfi, J., & Davarpanah, G. R. (2006). Estimating the area and preparing a map of the lands under rainfed wheat cultivation using GIS and remote sensing in the Zanjan-Rood watershed. (in Farsi).
[11]. 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 Farsi).
[12]. Li, Y., Wang, W., Wang, G., & Tan, Q. (2022). Actual evapotranspiration estimation over the Tuojiang River Basin based on a hybrid CNN-RF model. Journal of Hydrology, 610, 127788. doi: 10.1016/j.jhydrol.2022.127788
[13]. McFeeters, S. K. (1996). The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features. International Journal of Remote Sensing, 17(7), 1425-1432. doi: 10.1080/01431169608948714
[14]. Moharmi, M., & Nisani, S. N. (1401/2022). Comparing the performance of partitioning and random forest methods in urban land cover classification (Case study: Tabriz city). (in Farsi).
[15]. Rashidi, F., & Jafari, A. (2014). Investigating the efficiency of supervised algorithms in land cover mapping using Sentinel 2 images in the Zagros forest habitat. Iranian Forest Journal, 16(1), 25–36. doi: 10.22034/ijf.2023.328404.1849 (in Farsi).
[16]. Rouse, J. W., Hass, R. H., Schell, J. A., & Deering, D. W. (1973). Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. Proceedings of the third ERTS symposium, NASA SP-351, pp. 309−317.
[17]. Salehi, M., Mahdavi Najaf Abadi, R., Rezai, M., Nafarzadegan, A. R., & Ghorbani, M. (2025). Prediction of the Aquifer Status in the Isin-Bandar Abbas Plain Using a System Dynamics Model. Journal of Arid Biome, 15(1), 103-119. (in Farsi). doi: 10.29252/aridbiom.2026.3996
[18]. Singh, G., Singh, S., Sethi, G., & Sood, V. (2022). Deep learning in the mapping of agricultural land use using Sentinel-2 satellite data. Geographies, 2(4), 691-700. doi: 10.3390/geographies2040042
[19]. Sun, C., Bian, Y., Zhou, T., & Pan, J. (2019). Using of multi-source and multi-temporal remote sensing data improves crop-type mapping in the subtropical agriculture region. Sensors, 19(10), 2401. doi: 10.3390/s19102401
[20]. Xie, G., & Niculescu, S. (2022). Mapping Crop Types Using Sentinel-2 Data Machine Learning and Monitoring Crop Phenology with Sentinel-1 Backscatter Time Series in Pays de Brest, Brittany, France. Remote Sensing, 14(18), 4437. doi: 10.3390/rs14184437 
[21]. Xue, J., & Su, B. (2017). Significant remote sensing vegetation indices: A review of developments and applications. Journal of Sensors, 2017(1), 1353691. doi: 10.1155/2017/1353691
[22]. Yi, Z., Jia, L., & Chen, Q. (2020). Crop classification using multi-temporal Sentinel-2 data in the Shiyang River Basin of China. Remote Sensing, 12(24), 4052. doi: 10.3390/rs12244052
[23]. Zha, Y., Gao, J., & Ni, S. (2003). Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery. International journal of remote sensing, 24(3), 583-594. doi: 10.1080/01431160304987
[24]. Zhu, L., Radeloff, V. C., & Ives, A. R. (2017). Improving the mapping of crop types in the Midwestern US by fusing Landsat and MODIS satellite data. International journal of applied earth observation and geoinformation, 58, 1-11. doi: 10.1016/j.jag.2017.01.012