مقایسه الگوریتم های طبقه بندی شبکه عصبی مصنوعی، ماشین بردار پشتیبان و حداکثر احتمال در استخراج نقشه کاربری اراضی حوزه آبخیز ابوالعباس

تهیه نقشه های کاربری اراضی یکی از مهمترین وظایف فن آوری سنجش از دور در مدیریت عرصه های مختلف محسوب می گردد. در تحقیق حاضر جهت تهیه نقشه کاربری اراضی حوزه آبخیز ابوالعباس از تصویر ماهواره ای لندست/TM سال 1388 استفاده شده است. سپس تصویر به کمک هر یک از الگوریتم های شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون سه لایه، ماشین بردار پشتیبان شعاعی و الگوریتم حداکثر احتمال طبقه بندی شد. در نهایت میزان کارایی الگوریتم های مختلف طبقه بندی در تهیه نقشه کاربری اراضی منطقه ی مورد نظر، با استفاده از پارامترهای دقت کلی و ضریب کاپا مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج نشان داد که روش های ناپارامتریک مانند شبکه عصبی مصنوعی (دقت کلی 8/95 درصد، ضریب کاپای95/0) و ماشین بردار پشتیبان شعاعی (دقت کلی 8/95 درصد، ضریب کاپای94/0) با دقت کلی و ضریب کاپای تقریبا مشابه در بهترین حالت دارای صحت و دقت بالاتری در تهیه نقشه کاربری اراضی نسبت به روش پارامتریک حداکتر احتمال (دقت کلی7/93 درصد، ضریب کاپای91/0) می باشند. در کل مطالعه ی حاضر نشان داد که هر سه الگوریتم طبقه بندی شبکه عصبی مصنوعی، ماشین بردار پشتیبان و حداکثر احتمال قابلیت تهیه نقشه کاربری اراضی را با صحت بالا، دارا می باشند.