طبقه بندی درخت تصمیم گیری در گوگل ارث انجین

یکی از چالش هایی که در زمینه استخراج اطلاعات از تصاویر ماهواره ای وجود دارد فرایند طبقه بندی و تهیه نقشه پوشش زمین (landcover) یا نقشه های موضوعی است.  طبقه بندی یکی از روش های استخراج اطلاعات است که همواره با پیچیدگی هایی از نظر تعداد نمونه، تعداد کلاس ، نوع الگوریتم به کارگیری و خیلی دیگر از موارد چالش هایی برای افراد ایجاد کرده است. در آموزش طبقه بندی درخت تصمیم گیری در گوگل ارث انجین به شما عزیزان آموزش خواهیم داد که بر اساس شاخص های مختلف و 3 سناریو ارائه شده در این آموزش بتوانید نقشه کاربری اراضی یا نقشه های موضوعی خود را با دقت بسیار بالا تهیه کنید.

طبقه بندی تصاویر ماهواره ای و انواع آن

طبقه‌بندی تصاویر ماهواره‌ای یک فرآیند مهم در علم سنجش از دور و پردازش تصاویر ماهواره ای است که به دسته‌بندی مناطق مختلف تصاویر بر اساس ویژگی‌های مختلف می‌پردازد. طبقه‌بندی فرآیندی است که به کمک ویژگی‌های طیفی، فضایی یا زمانی آن، پیکسل‌ها یا اشیاء داخل تصویر را به کلاس‌ها یا دسته‌بندهای متمایزی تقسیم می‌کند.این فرآیند به تحلیل و تفسیر داده‌های ماهواره‌ای کمک می‌کند و در بسیاری از زمینه‌های کاربردی مانند محیط زیست، کشاورزی، توسعه شهری، امنیت ملی و مدیریت منابع طبیعی اهمیت دارد.

انواع مختلفی از طبقه‌بندی تصاویر ماهواره‌ای وجود دارد که شامل موارد زیر می‌شود:

طبقه‌بندی Supervised (نظارت شده)

: در این نوع، مدل‌های طبقه‌بندی با استفاده از نمونه‌های آموزشی که دارای برچسب‌های کلاس‌های مختلف هستند، آموزش داده می‌شوند. سپس این مدل‌ها بر روی تصاویر ماهواره‌ای بزرگتری که بدون برچسب هستند، اعمال می‌شوند تا مناطق مختلف تصاویر را به دسته‌های مختلف تقسیم کنند.

طبقه‌بندی Unsupervised (بدون نظارت)

در این نوع، الگوریتم‌های طبقه‌بندی بر اساس شباهت‌های میان نقاط داده‌ها، مناطق مختلف تصاویر را به صورت خودکار به دسته‌های مختلف تقسیم می‌کنند، بدون نیاز به نمونه‌های آموزشی.

طبقه‌بندی Semi-supervised (نیمه نظارت شده

این نوع طبقه‌بندی ترکیبی از دو روش نظارت شده و بدون نظارت است، که در آن از تعداد محدودی نمونه آموزشی استفاده می‌شود و سپس مدل‌های طبقه‌بندی بر اساس این نمونه‌ها آموزش داده می‌شوند.

طبقه‌بندی شی‌گرا (Object-based Classification)

در طبقه‌بندی شی‌گرا، به جای تصمیم‌گیری بر اساس ویژگی‌های پیکسل به تنهایی، تصاویر به صورت مناطق یا اشیاء بزرگتر (مانند درختان، ساختمان‌ها، مناطق آبی، و غیره) با استفاده از ویژگی‌های چندپیکسلی و مفاهیم هندسی (مانند مساحت، شکل، و تراکم) طبقه‌بندی می‌شوند. در این روش، ابتدا با استفاده از روش‌های تشخیص شی (مانند روش‌های تقسیم‌بندی، روش‌های مقیاس فضایی، و روش‌های ترکیبی)، اشیاء و مناطق مختلف در تصویر شناسایی می‌شوند. سپس با استفاده از ویژگی‌های مختلف (از جمله ویژگی‌های طیفی، هندسی، متن، و …)، این اشیاء و مناطق طبقه‌بندی می‌شوند. این روش به دلیل محاسبه اطلاعات مبتنی بر شی و اطلاعات مکانی بیشتر، معمولاً نسبت به طبقه‌بندی سطح پیکسل دقت بالاتری دارد، به خصوص در مواردی که شی‌ها در تصویر با یکدیگر همپوشانی دارند یا ابعاد متفاوتی دارند.

طبقه‌بندی سطح پیکسل (Pixel-based Classification)

در طبقه‌بندی سطح پیکسل، هر پیکسل تصویر بر اساس ویژگی‌های طیفی (مانند رنگ و بازتاب نور) به یک کلاس خاص تعلق می‌گیرد. این فرآیند بر اساس ویژگی‌های هر پیکسل به تنهایی انجام می‌شود و در نظر گرفتن اطلاعات مکانی پیکسل‌ها اهمیت چندانی ندارد. این روش، ساده و مستقیم است و برای تصاویری که مناطق مختلف در آن‌ها همپوشانی دارند یا مرزهای شی‌ها پیچیده است، ممکن است عملکرد بهتری داشته باشد. اما، این روش ممکن است به مشکلاتی مانند افت کیفیت در نقاط مرزی و مشکلات در تمییز بین کلاس‌های نزدیک یا همپوشانی دچار شود.

طبقه بندی درخت تصمیم گیری یا decision tree classifier

یکی از روش های بسیار پر طرفدار در زمینه تهیه نقشه های موضوعی و نقشه پوشش زمین روش طبقه بندی درخت تصمیم گیری است که این روش جزء روش های سطح پیکسل در نظر گرفته خواهد شد.طبقه‌بند درخت تصمیم، یک الگوریتم طبقه‌بندی است که بر مبنای سوال‌های بله/خیر متوالی که به ترتیب از ویژگی‌های مختلف داده‌ها پرسیده می‌شود، داده‌ها را به کلاس‌های مختلف تقسیم می‌کند. هر گره درخت تصمیم با یک ویژگی از داده‌ها مرتبط است و به تصمیمی برای طبقه‌بندی داده‌ها منجر می‌شود. این فرآیند ادامه می‌یابد تا در نهایت به برگه‌ها (کلاس‌ها) برسیم که داده‌ها در آن‌ها طبقه‌بندی می‌شوند. درخت تصمیم به عنوان یک روش طبقه‌بندی قابل فهم و قابل تفسیر شناخته می‌شود و برای مسائل مختلفی از جمله کلاس‌بندی داده‌های ساختار یافته، تشخیص بیماری‌ها، و تصمیم‌گیری در اطلاعاتی با ساختار سلسله‌مراتبی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

پایه و اساس این روش بر اساس شرطای دو پاسخی است که ورودی آن شاخص ها یا تک باند ها می باشند. شاخص ها روابط یا نسبت های بین دو یا چند باند هستند که موجب بروز و اشکارسازی یک یا چند عارضه یا پدیده روی سطح زمین خواهد شد. شاخص های معمولا با هدف خاص تهیه خواهند شد. برای نمونه شاخص NDWI با هدف شناسایی پهنه های آبی توسعه پیدا کرده است. همچنین گاهی وقت ها لازم است که ما از پروداکت های آماده استفاده کنیم. از این رو 3 سناریو در این آموزش ارائه شده است.

سناریو های ارائه شده در این آموزش:

1- استفاده از یک شاخص برای تهیه نقشه های موضوعی یا طبقه بندی

2-استفاده از چندین شاخص مختلف برای طبقه بندی تصاویر ماهواره ای

3-استفاده از شاخص ها و پروداکت های اماده برای طبقه بندی

ویژگی محصول طبقه بندی درخت تصمیم گیری در گوگل ارث انجین

عنوان: آموزش روش طبقه بندی درخت تصمیم گیری با تاکید بر تهیه نقشه های موضوعی
محصول: دانلودی
تصاویر: لندست و سنتینل 2
نرم‌افزار: سامانه گوگل ارث انجین
مدرس: آرمان صمدی
روش کار: Decision Tree Classification و استفاده از شاخص های طیفی

موارد آموزش‌ داده‌ شده در محصول طبقه بندی درخت تصمیم گیری در گوگل ارث انجین

آموزش فراخوانی تصاویر لندست و اعمال فیلترهای مختلف

آموزش فراخوانی تصاویر سنتینل 2 و اعمال فیلترهای مختلف

آموزش طبقه بندی درخت تصمیم گیری بر اساس تک شاخص

آموزش طبقه بندی درخت تصمیم گیری بر اساس چندین شاخص

آموزش طبقه بندی درخت تصمیم گیری بر اساس شاخص و پروداکت آماده

آموزش محاسبه مساحت کلاس های مختلف نقشه طبقه بندی شده

آموزش خروجی گرفتن

آموزش اضافه کردن راهنمای نقشه به گوگل ارث انجین

کاربردهای الگوریتم درخت تصمیم گیری در سنجش از دور

الگوریتم درخت تصمیم یکی از روش‌های مهم و پرکاربرد در زمینه سنجش از دور است و در بسیاری از زمینه‌های کاربردی مورد استفاده قرار می‌گیرد. برخی از کاربردهای مهم آن عبارتند از:

۱. تحلیل کیفیت زمین و خاک: از الگوریتم درخت تصمیم برای تشخیص و طبقه‌بندی اراضی مختلف بر اساس ویژگی‌های خاص مانند بافت خاک، نوع رسوبات، و شرایط زمین‌شناسی استفاده می‌شود.

۲. مانیتورینگ تغییرات کاربردهای زمین: این الگوریتم برای مانیتورینگ تغییرات در کاربردهای زمینی مانند تغییرات کشاورزی، جنگل‌ها، مناطق شهری، و منابع آبی مورد استفاده قرار می‌گیرد. با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای و الگوریتم درخت تصمیم، می‌توان تغییرات در طول زمان را مانیتور کرده و الگوهای تغییرات را تحلیل کرد.

۳. شناسایی و پایش مناطق زیست‌محیطی: از الگوریتم درخت تصمیم برای شناسایی و طبقه‌بندی مناطق زیست‌محیطی مانند مراتع، مناطق حفاظت‌شده، و مناطق تهدیدشده استفاده می‌شود. این الگوریتم می‌تواند به محققان و مدیران محیط زیست کمک کند تا مناطق حیاتی را شناسایی و مدیریت کنند.

۴. پیش‌بینی ریسک‌ها و بلایای طبیعی: درخت تصمیم می‌تواند برای پیش‌بینی و مدیریت ریسک‌های طبیعی مانند سیل، خسارت‌های اراضی، و بلایای طبیعی دیگر استفاده شود. با تحلیل ویژگی‌های زمین و اقلیمی، می‌توان الگوهای بلایای طبیعی را شناسایی کرده و اقدامات احتیاطی مناسب را برای کاهش خطرات آن‌ها انجام داد.

۵. مدیریت منابع طبیعی: الگوریتم درخت تصمیم می‌تواند برای مدیریت منابع طبیعی مانند آب، خاک، و گیاهان استفاده شود. با تحلیل ویژگی‌های زمین و محیطی، می‌توان بهبود مدیریت منابع طبیعی را بهبود بخشید و استفاده بهینه از این منابع را تضمین کرد.

سامانه گوگل ارث انجین

ما اسم این سامانه را سوپر من سنجش از دور گذاشته ایم. سامانه ای که فارغ از قدرت سخت افزاری شما، میتوانید خیلی ساده پردازش های خود را انجام دهید. در این ارتباط میتوانید مقاله گوگل ارث انجین چیست را مطالعه کنید. افراد مختلف بسته به رشته تحصیلی شاید علاقه ای به پیش پردازش های سنجش از دوری نداشته باشند و میخواهند که فقط نقشه منطقه خود را داشته باشند لذا این سامانه خیلی میتونه به آنها کمک کنید. البته نکته مهم قابل ذکر این است که ما، کدهای آماده را در اختیار شما عزیزان قرار داده و میتوانید با تغییر منطقه مطالعاتی در چند دقیقه نتایج خود را استخراج کنید.

چرا باید این محصول آموزشی را خریداری کنیم؟

ما در محصول آموزشی تهیه نقشه های موضوعی با تصاویر ماهواره ای در گوگل ارث انجین روشی بسیار کارامد را به شما اموزش داده ایم تا شما علاقه مندان به این رشته ها بتوانید نقشه مختلف را تهیه کنید. شما با کمک این آموزش میتوانید در چند دقیقه نقشه های موضوعی مختلف را تهیه کنید بدون آن که لازم باشد درگیر پیش پردازش های زیاد شوید. یکی از چالش هایی که شما در فرایند طبقه بندی با آن مواجه خواهید شد شناسایی پدیده ها و برداشت نمونه ها خواهد بود. با کمک این آموزش دیگر نیازی به استفاده از آنها وجود ندارد.

آموزش کاربردی دیگر ما: طبقه بندی نظارت شده به صورت اتوماتیک در گوگل ارث انجین

مدرس دوره آموزشی:

آرمان صمدی
دانش‌آموخته رشته سنجش‌ازدور و جی‌ای اس دانشگاه تهران
کارشناس سنجش‌ازدور و سامانه اطلاعات جغرافیایی
مدیر و بنیان‌گذار وب‌سایت مدرسه سنجش ‌از دور
مدرس بیش از 300 محصول آموزشی