سیستم اطلاعات جغرافیایی
ابوالفضل قنبری؛ مصطفی موسی پور؛ هابیل خرمی حسین حاجلو؛ حسین انوری
چکیده
توسعه فیزیکی مناطق شهری یکی از محرک‌های اصلی تغییرات جهانی است که تأثیرات مستقیم و غیرمستقیم مهمی بر شرایط محیطی و تنوع زیستی دارد. استفاده از تکنیک های سنجش از دور، یکی از رویکردهای جدید در برنامه‌ریزی شهری محسوب می شود. پژوهش حاضر با هدف مقایسه کارآیی طبقه بندی کننده های یادگیری ماشین مبتنی بر پردازش شیئ گرای تصاویر ...
بیشتر
توسعه فیزیکی مناطق شهری یکی از محرک‌های اصلی تغییرات جهانی است که تأثیرات مستقیم و غیرمستقیم مهمی بر شرایط محیطی و تنوع زیستی دارد. استفاده از تکنیک های سنجش از دور، یکی از رویکردهای جدید در برنامه‌ریزی شهری محسوب می شود. پژوهش حاضر با هدف مقایسه کارآیی طبقه بندی کننده های یادگیری ماشین مبتنی بر پردازش شیئ گرای تصاویر ماهواره ای در استخراج محدوده توسعه فیزیکی شهر همدان با استفاده از تصویر ماهواره سنتینل 2 انجام شده است. در این راستا، فرایند قطعه بندی بر اساس مقیاس، ضریب شکل و ضریب فشردگی مناسب با هدف تولید اشیاء تصویری انجام شد. پس از قطعه بندی و تبدیل تصویر به اشیاء تصویری، با استفاده از طبقه بندی کننده های یادگیری ماشین مبتنی بر پردازش شیئ گرای تصاویر ماهواره ای شامل الگوریتم های طبقه بندی کننده بیز، k - نزدیکترین همسایه، ماشین بردار پشتیبان، درخت تصمیم گیری و درخت های تصادفی، فرایند طبقه بندی انجام و نقشه های محدوده توسعه فیزیکی شهری تولید شد. در نهایت، مقدار دقت هر کدام از نقشه های تولید شده محاسبه شد. بر اساس نتایج تحقیق، امکان تولید نقشه محدوده توسعه فیزیکی شهری همدان با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین مبتنی بر پردازش شیئ گرای تصاویر ماهواره ای با دقت قابل قبول وجود دارد. به طوری که طبقه بندی کننده بیز دارای دقت کلی 96 درصد و ضریب کاپای 0.95، k - نزدیکترین همسایه دارای دقت کلی 97 درصد و ضریب کاپای 0.96، ماشین بردار پشتیبان دارای دقت کلی 96 درصد و ضریب کاپای 0.95، درخت تصمیم گیری دارای دقت کلی 95 درصد و ضریب کاپای 0.94 و درخت های تصادفی دارای دقت کلی 95 درصد و ضریب کاپای 0.94 بودند. لذا از بین کلیه الگوریتم های مورد استفاده در این تحقیق، k - نزدیکترین همسایه با دقت کلی 97 درصد و ضریب کاپای 0.96 مقدار دقت بیشتری را ارائه نمود.
سیستم اطلاعات جغرافیایی
مینا کریمی؛ محمدسعدی مسگری
چکیده
امروزه با افزایش روز افزون استفاده کاربران از شبکه های اجتماعی، اطلاعات مکانی مردم گستر رشد چشمگیری داشته است. از میان انواع اطلاعات، محتواهای متنی کاربرتولید غالباً در ساختار مشخصی به اشتراک گذاشته نمی شوند. یکی از ویژگی های عمده این نوع اطلاعات محل مبنا بودن آنها است.محل های مورد گفتگوی بشر معمولاً همراه با ابهام ...
بیشتر
امروزه با افزایش روز افزون استفاده کاربران از شبکه های اجتماعی، اطلاعات مکانی مردم گستر رشد چشمگیری داشته است. از میان انواع اطلاعات، محتواهای متنی کاربرتولید غالباً در ساختار مشخصی به اشتراک گذاشته نمی شوند. یکی از ویژگی های عمده این نوع اطلاعات محل مبنا بودن آنها است.محل های مورد گفتگوی بشر معمولاً همراه با ابهام و وابسته به بافت است. عملکرد محل یا به عبارتی عمده فعالیت هایی که افراد در یک محل انجام می دهند، به عنوان یک بافت در توصیفات محل، ازجمله ویژگی های عمده و متمایزکننده محل است. هدف این تحقیق استخراج عملکرد محل با استفاده از تحلیل محتواهای متنی کاربرتولید به اشتراک گذاشته شده توسط کاربران است. به این منظور ابتدا محل ها و نظرات کاربران در مورد محل ها در وبگاه TripAdvisorبه عنوان محتواهای متنی، جمع آوری شده، سپس از روش های مختلف پردازش زبان طبیعی به منظور آماده سازی و پیش پردازش داده ها استفاده می شود. در ادامه برای هر دیدگاه کاربر یک مجموعه واژگان با استفاده از مقادیر TF-IDFبه عنوان مقادیر بردار ویژگی ساخته می شود. سپس در یک روش نظارت شده این مقادیر به همراه عملکرد محل هابه عنوان ورودی به یک طبقه بندی کننده لجستیک رگرسیون به منظور آموزش مدل داده شده و با استفاده از آن عملکرد محل بر روی داده های آزمایشی پیش بینی شده است. نتایج ارزیابی روش از طریق محاسبه ماتریس درهم ریختگی نشان می دهد، صحت کلی روش پیشنهادی در حدود 96درصد است که رقم قابل توجهی است. همچنین بیشترین دقت و امتیاز F1 برای محل های سرو خوراکی است، درحالی که اقامتگاه ها به دلیل شباهت عملکردی به هتل ها کمترین دقت و امتیاز F1را دارند ولی با این وجود نتایج آنها نیز قابل اطمینان و رضایت بخش است.
