شماره مدرك :
3958
شماره راهنما :
3736
پديد آورنده :
فاضلي عطار، روزيتا
عنوان :

كاربرد تصاوير ماهواره اي و تكنيك GIS د رتهيه نقشه كاربري اراضي اصفهان بززگ

مقطع تحصيلي :
كارشناسي ارشد
گرايش تحصيلي :
محيط زيست
محل تحصيل :
اصفهان: دانشگاه صنعتي اصفهان، دانشكده منابع طبيعي
سال دفاع :
1386
صفحه شمار :
نه، 123، [II]ص.: مصور، جدول، نمودار
يادداشت :
ص. ع. به فارسي و انگليسي
استاد راهنما :
عليرضا سفيانيان
استاد مشاور :
حميدرضا ضيائي، اعتمادي
توصيفگر ها :
Aster , راديومتريك , فيوژكردن
تاريخ نمايه سازي :
26/03/87
استاد داور :
جمال الدين خواجه الدين، شمس الله ايوبي
تاريخ ورود اطلاعات :
1396/03/06
كتابنامه :
كتابنامه
رشته تحصيلي :
منابع طبيعي
دانشكده :
مهندسي منابع طبيعي
كد ايرانداك :
ID3736
چكيده فارسي :
به فارسي و انگليسي: قابل رؤيت در نسخه ديجيتال
چكيده انگليسي :
Application of Satellite Images and GIS Techniques for Land Use Mapping of Isfahan Mega City Seyedeh Rozita Fazeli Attar E mail address r fazeli@na iut ac ir Date of Submission Department of Natural Resources Isfahan University of Technology Isfahan 84156 83111 Iran 1st Supervisor s name Dr AliReza Sossianian Email address soffianian@cc iut ac ir 1st Advisor Mr Hamid Reza Ziaee 2st Advisor Mrs Etemadi Department Graduate Program Coordinator Dr N MirghafariAbstractSince urbanization is an inevitable process we should direct urban growth in the mostsuitable direction by land use planning and land use mapping In comparison to past providing information from remotely sensed data especially satelliteimages has increased Using remote sensing technologies and imagery data often result inreducing of costs saving time and increasing precision One of the most importantadvantages of using imagery data is landuse cover mapping especially in urban areas Theobtained map can be used as a basis map in urban planning and management In this research we used Aster images to prepare the land use map of Isfahan mega city Toget to this goal some techniques supervised and unsupervised classification using DNvalues V I S model and artificial neural network were used to classify the images Thesetechniques were evaluated and compared from the view point of accuracy and their capabilityin separating different land uses The results showed when we need to separate main classesof land uses some techniques such as using DN values and artificial neural network can behelpful But when we want to prepare a land use map by detailed classes V I S model hashigh potential to do it Key WordsLand use map V I S model Artificial Neural Network ANN Accuracy
استاد راهنما :
عليرضا سفيانيان
استاد مشاور :
حميدرضا ضيائي، اعتمادي
استاد داور :
جمال الدين خواجه الدين، شمس الله ايوبي
لينک به اين مدرک :

بازگشت