@article { author = {Farzin, Mohsen}, title = {Comparison of Landsat 8 and Sentinel 2 Satellite Data Accuracy for Land Use Classification}, journal = {Environment and Water Engineering}, volume = {7}, number = {1}, pages = {38-49}, year = {2021}, publisher = {Iranian Rainwater Catchment Systems Association}, issn = {2476-3683}, eissn = {2476-3683}, doi = {10.22034/jewe.2020.247009.1416}, abstract = {The aim of this study was to determine the accuracy of Landsat 8 and Sentinel 2 satellite data sets based on Maximum Likelihood, Support Vector Machine, Neural Network algorithms for mapping the LU/LC of Kobgian watershed in Kohgiluyeh and Boyer-Ahmad Province. For this purpose, corrections, data preparation, data set creation, classification and analysis, mapping and verification were done using ENVI® 5.3, ArcGIS® 10.5, Google Earth Pro and Excel 2016 software. The results showed that the highest total accuracy and kappa coefficient for Landsat 8 and Sentinel 2 satellites belongs to the maximum likelihood algorithm with a value of 74.18% and 0.69 and neural network algorithm with a value of 72.84% and 0.67, respectively. The overall accuracy order of the algorithms for mapping LU/LC the watershed using Landsat 8 and sentinel 2 data was as maximum likelihood > support vector machine > neural network and using data was as neural network> maximum likelihood > support vector machine, respectively. The accuracy of the algorithms indicated that if a specific LU/LC is the main goal such as basin rangelands, the support vector machine algorithm should be used. The area of eight classes of Kabgian watershed is: agriculture 1342, residential 1356, rock 3579, forest 23289, water body 407, abandoned lands 9571, garden 3139 and pasture 54125 ha. Therefore, depending on the type of LU/LC, the type of satellite data available, and the purpose of study, the priority of using algorithms will be different and based on the desired factor, suitable algorithm should be selected.}, keywords = {Kabgian watershed,Maximum Likelihood,Neural Network,Support Vector Machine}, title_fa = {مقایسه دقت داده های ماهواره‌های لندست 8 و سنتینل 2 در طبقه بندی کاربری/پوشش زمین}, abstract_fa = {این پژوهش با هدف تعیین دقت مجموعه داده­های ماهواره لندست 8 و سنتینل 2 بر مبنای الگوریتم­های احتمال حداکثر، ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی در تهیه نقشه کاربری/پوشش زمین حوزه آبخیز کبگیان در استان کهگیلویه و بویراحمد انجام شد. بدین منظور، تمامی اصلاحات، آماده­سازی داده، ایجاد مجموعه داده، طبقه­بندی و تجزیه‌وتحلیل‌ها، استخراج نقشه­های موردنظر و صحت­سنجی با استفاده از نرم­افزارهای ENVI® 5.3، ArcGIS® 10.5، Google Earth Pro و Excel 2016 انجام شد. نتایج نشان داد بیش­ترین دقت کل و ضریب کاپا برای ماهواره لندست 8 با مقدار به­ترتیب 18/74% و 69/0 مربوط به الگوریتم احتمال حداکثر و برای سنتینل 2 با مقدار به­ترتیب، 84/72% و 67/0 مربوط به الگوریتم شبکه عصبی است. دقت کل الگوریتم­ها در تهیه نقشه کاربری حوضه با استفاده از داده­های لندست 8 به‌صورت احتمال حداکثر > ماشین بردار پشتیبان > شبکه عصبی و با استفاده از داده­های سنتینل 2 به‌صورت شبکه عصبی > احتمال حداکثر > ماشین بردار پشتیبان بود. چنانچه تعیین کاربری اراضی ویژه­ای مانند مراتع حوضه، هدف اصلی باشد از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان استفاده شود؛ بدین ترتیب، مساحت هشت کاربری حوزه آبخیز کبگیان عبارت است از: زراعت 1342، مسکونی 1356، صخره 3579، جنگل 23289، پیکره آبی 407، اراضی رها شده 9571، باغ 3139 و مرتع ha 54125. بنابراین، با توجه به نوع کاربری، نوع داده ماهواره­ای در دسترس و هدف پژوهش، اولویت و تقدم استفاده از الگوریتم­ها متفاوت خواهد بود و بر مبنای آن، باید الگوریتم مناسب انتخاب شود.}, keywords_fa = {حداکثر احتمال,حوضه کبگیان,شبکه عصبی,ماشین بردار پشتیبان}, url = {http://www.jewe.ir/article_117613.html}, eprint = {http://www.jewe.ir/article_117613_d0f93ceabb5cb3f4300187c2986decd0.pdf} }