كشف تغييرات استخدام الأراضي في الغابات باستخدام تصنيف صور الأقمار الصناعية استنادًا إلى التعلم العميق: دراسة حالة غابات سردشت

تعتبر الوعي بتغيرات مناطق الغابات دائمًا من الاعتبارات البيئية الأكثر أهمية على مستوى العالم. تقع غابات سردشت في شمال منطقة زغروس وتبلغ مساحتها حوالي 91,117 هكتارًا، مما يشكل 24% من إجمالي غابات إيران. تلعب هذه الغابات دورًا مهمًا في توفير المياه، والحفاظ على التربة، وتنظيم المناخ، وتحقيق التوازن الاقتصادي والاجتماعي العام في البلاد. ومع ذلك، تُعتبر هذه الغابات حاليًا متدهورة بسبب السبب الرئيسي المتمثل في قطع الأشجار لاستخدامها كوقود وعلف للحيوانات. في هذه الدراسة، تم استخدام بيانات الاستشعار عن بعد من منطقة الدراسة بما في ذلك صور الأقمار الصناعية لسان سات 5 TM من عام 2002، وصور سان سات 7 ETM من عام 2012، وصور سان سات 8 OLI من عام 2020، وخوارزميات التصنيف، مثل أقصى احتمال والشبكة العصبية الاصطناعية. لفحص دقة كل تصنيف، تم جمع نقاط الحقيقة الأرضية عشوائيًا باستخدام أجهزة GPS ومن خلال تنفيذ نقاط التحكم، تم حساب المعلمات الإحصائية لدقة الخطأ بما في ذلك معامل كابا والدقة الإجمالية. تظهر النتائج أن الخريطة المولدة باستخدام خوارزمية الشبكة العصبية الاصطناعية تتمتع بدقة إجمالية تبلغ 98.32% مع معامل كابا 0.9781 بينما الخريطة التي تم إنتاجها بواسطة خوارزمية أقصى احتمال لديها دقة إجمالية تبلغ 92.45% مع معامل كابا 0.901. نتيجة لذلك، تظهر خوارزمية الشبكة العصبية الاصطناعية أنها أسلوب أكثر ملاءمة لإنتاج خرائط تغطية الأراضي مقارنةً بخوارزمية أقصى احتمال.