مقایسه روش های طبقه بندی ماشین بردار پشتیبان و حداکثر احتمال برای تفکیک واحدهای دگرسانی منطقه تخت گنبد

تفکیک واحد های دگرسانی، برای بسیاری از فعالیت های معدنی از جمله اکتشاف کانسارها، دارای اهمیت می باشد. در گذشته از روش های رایج کلاسیک بدین منظور استفاده می شد اما امروزه روش ماشین بردار پشتیبان (SVM) که یکی از مهم ترین مدل های داده کاوی است بسیار مورد استفاده قرار گرفته است. این مدل براساس نظریه یادگیری آماری می باشد. در پژوهش حاضر، روش ماشین بردار پشتیبان (SVM) و کرنل های مختلف آن با روش حداکثر احتمال به منظور تفکیک واحد های دگرسانی مواد معدنی منطقه تخت گنبد با استفاده از تصاویر ماهواره ای سنجنده ASTER مورد تحلیل و ارزیابی قرار گرفت. نتایج به دست آمده نشان داد که روش SVM با تابع کرنل RBF نسبت به سایر کرنل ها و روش حداکثر احتمال، بیشترین دقت (17/89 درصد) و ضریب کاپا (83/0) را دارا می باشد. ارزیابی نتایج به دست آمده و مطالعات صحرایی گویای این حقیقت است که روش SVM در طبقه بندی دگرسانی هایی با تفکیک پایین تر در منطقه مورد مطالعه بسیار کارآمدتر از روش های مورد بحث دیگر بوده است.