از جمله عوامل مهم در برنامه‌ریزی و مدیریت شهری، به ویژه در راستای نیل به توسعه‌ی پایدار در نواحی شهری و استفاده بهینه از سرزمین، اطلاع بهنگام از وضعیّت پوشش اراضی برای این مناطق است. داده‌های سنجش از دور به جهت ارائه‌ی اطلاعات به هنگام و رقومی، تنوع اشکال و امکان پردازش پتانسیل بالایی برای تهیه‌ی نقشه‌های به روز کاربری اراضی شهری دارند. در این تحقیق با استفاده از تصویر ماهواره‌ای Landsat/ETM+ و دو الگوریتم طبقه‌بندی نظارت شده شامل حداکثر احتمال و شبکه عصبی مصنوعی، نقشه کاربری اراضی تهیه و با یکدیگر مقایسه گردید. در طبقه‌بندی با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی از یک شبکه پرسپترون با یک لایه پنهان و 7 نرون ورودی، 9 نرون میانی و 4 نرون خروجی استفاده شده است که تعداد نرون‌های ورودی همان تعداد باندهای تصویر ماهواره‌ای لندست و تعداد نرون‌های خروجی همان تعداد کلاس‌های نقشه کاربری اراضی می‌باشد. در نهایت نقشه پوشش اراضی منطقه به چهار طبقه‌ی مناطق مسکونی، اراضی بایر، پوشش گیاهی و جادّه طبقه‌بندی شد. برای ارزیابی صحّت نتایج طبقه‌بندی، برداشت‌های زمینی با استفاده از GPS انجام گرفت. نتایج حاصل از ارزیابی دقت این دو روش با استفاده از صحت کلی و ضریب کاپا نشان داده است که الگوریتم شبکه عصبی پرسپترون با دقت کلی 24/98 و ضریب کاپای 9703/0 نسبت به الگوریتم حداکثر احتمال با دقت کلی 23/94 و ضریب کاپای 9034/0 از دقت بیش تری برخوردار است. همچنین در این تحقیق ارزیابی شد که روش طبقه‌بندی شبکه‌ی عصبی پرسپترون چند لایه، نسبت به روش حداکثر احتمال، از توان تفکیک و قابلیت بیش تری برای تهیه‌ی نقشه پوشش اراضی در مناطق شهری برخوردار می‌باشد. Manuscript profile