@article { author = {Rashidi, Farahnaz and Babaie Kafaki, Sasan and Oladi, Ja'far}, title = {Investigation on the capability of digital data of ETM+ sensor in seperating of forest types (Case study: Lafoor area of Savadkooh)}, journal = {Iranian Journal of Forest and Poplar Research}, volume = {17}, number = {1}, pages = {63-51}, year = {2009}, publisher = {Research Institute of Forests and Rangelands of Iran}, issn = {1735-0883}, eissn = {2383-1146}, doi = {}, abstract = {This study was carried out in order to investigate the capability of digital data of ETM+ sensor in separation of forest types in Gazoo district of Lafoor area in Savadkooh. The bands were controlled according to radiometric and geometric errors, separately. Band 1, was omitted because of the existence of radiometric error and its less importance in vegetation cover study. Geometric correction was performed by 21 ground control points with DEM, up to ortho rectification level with precision of less than half pixel (0.3 pixel). The supervised classification was performed by using basic and synthetic bands to 6 classes, (pure beech type, mixed beech type, mixed hornbeam, road and non covered area, persimmon, mixed broad leaf). Ground truth map prepared through sampling in 24% of whole area. The highest overall accuracy was belong to maximum likelihood classification for 6 classes which was 38.29% and Kappa coefficient was 27.7%. Six vegetation types were merged because of radiometric mixing, therefore classification with 5 classes was performed again. Accuracy assessment of classification results indicated that the highest overall accuracy and Kappa coefficient were 53.22% and 34.71%, respectively. Results showed that the ML classification increases %15 of overall accuracy and %7 in Kappa coefficient. Overall, using ETM+ data is not so appropriate in the studies which the map type is considered as a base map with maximum number of existing type in the area. In order to increase the classification accuracy, using of other classification methods like object-base method and the other information and multitemporal data is suggestible.}, keywords = {ETM+,geometric correction,ground truth,Classification,overall accuracy,Kappa coefficient,forest typemapping}, title_fa = {بررسی قابلیت داده ­های رقومی سنجنده ETM+ در تفکیک تیپ های جنگلی (مطالعه موردی: منطقه لفور سوادکوه)}, abstract_fa = {با هدف بررسی قابلیت داده­های رقومی سنجنده ETM+ در تفکیک تیپ­های جنگلی، مطالعه­ای در سری گزو واقع در منطقه لفور شهرستان سوادکوه انجام شد. باندها از نظر خطای رادیومتری و هندسی مورد بازبینی قرار گرفتند. باند 1 به‌دلیل وجود خطای رادیومتری و اهمیت کمتر آن در مطالعات پوشش گیاهی حذف و تصحیحات هندسی با استفاده از 21 نقطه کنترل زمینی و DEM منطقه تا سطح تصحیح خطای جابجایی با دقت زیر نیم­پیکسل (3/0 پیکسل) انجام شد. عمل طبقه­بندی به‌روش نظارت شده و با استفاده از باندهای اصلی و مصنوعی به طبقه­های راشستان خالص، راشستان آمیخته، ممرزستان آمیخته، جاده و فضاهای خالی، کلهوستان و پهن‌برگ آمیخته انجام شد. نقشه واقعیت زمینی برای تهیه جدولهای خطا به‌صورت 24 درصد از سطح منطقه بدست آمد. بیشترین میزان صحت کلی برای طبقه­بندی 6 طبقه، مربوط به طبقه­بندی کننده حداکثر احتمال با صحت کلی 29/38% و ضریب کاپای 7/27% بدست آمد. سپس طبقه­های با بیشترین تداخل طیفی در هم ادغام شده و طبقه‌بندی با 5 طبقه قابل تفکیک انجام شد که نتایج مربوط به طبقه­بندی کننده حداکثر احتمال، افزایش 15 درصدی صحت کلی و 7 درصدی ضریب کاپا را نشان داد. در مجموع، با توجه به نتایج بدست آمده می­توان بیان داشت که استفاده از داده­های ماهواره­ای ETM+در مطالعاتی که نقشه تیپ به­عنوان نقشه پایه با حداکثر تعداد تیپ موجود در منطقه مورد نظر باشد، مناسب نخواهد بود. به‌منظور افزایش صحت طبقه‌بندی، استفاده از دیگر روشهای طبقه­بندی مانند روش شیء ـ پایه و اطلاعات جنبی و داده‌های چندزمانه قابل توصیه می­باشد  }, keywords_fa = {سنجندهETM+,تصحیحات هندسی,نقشه واقعیت زمینی,طبقه­بندی,صحت­ کلی,ضریب­ کاپا,تیپ­بندی جنگل}, url = {https://ijfpr.areeo.ac.ir/article_107884.html}, eprint = {https://ijfpr.areeo.ac.ir/article_107884_28ddfe81b19a9847d187fa332cabcef6.pdf} }