امانالهپور، انور، نظمفر، حسین، غفاریگیلانده، عطا، (1398)، ارزیابی توان اکولوژیکی توسعهی شهری با استفاده از روش ANP و منطق فازی در GIS (مطالعهی موردی: شهر جدید بهارستان، اصفهان)، فصلنامهی علی -پژوهشی مطالعات برنامهریزی سکونتگاههای انسانی، دورهی 14، شمارهی 1(پیاپی 46)، صص 74-55.
حاجیزاده وادقانی، بهاره، کریمی، سعید، بالیست، جهانبخش، (1397)، مکانیابی توسعهی شهری با منطق فازی و ترکیب خطیوزنی و تکنیک تصمیمگیری فرایند تحلیل شبکهای مطالعهی موردی: شهرستان کاشان، فصلنامه-ی علمی-پژوهشی اطلاعات جغرافیایی، دورهی 27، شمارهی 105، صص 232-219.
طالشی، مصطفی. (1398). سیاست تمرکزگرایی و ناپایداری نظام سکونتگاهی در پیرامون کلانشهر تهران، فصلنامهی اقتصاد فضا و توسعهی روستایی، سال 8، شمارهی 2، پیاپی 28، صص 157-182.
فیروزی، محمدعلی؛ روستایی، شهریور؛ کاملیفر، محمدجواد و ملکی، سعید. (1398). تحلیل مؤلفههای تبیین کنندهی حکمروایی شهری دانش بنیان (مطالعه ای در کلان شهر تبریز)، فصلنامهی پژوهشهای جغرافیایی برنامه-ریزی شهری، دورهی 3، شمارهی 7، صص 471-489.
کرم، امیر و یعقوبنژاداصل، نازیلا. (1392)، کاربرد منطق فازی در ارزیابی تناسب زمین برای توسعهی کالبدی شهر، جغرافیا (فصلنامهی علمی- پژوهشی انجمن جغرافیایی ایران)، سال یازدهم، شمارهی 36، بهار 1392، صص 249-231.
کرم، امیر، صفاکیش، فیده، کیانی، طیبه، (1395)، کاربرد مدل فازی در برنامهریزی کاربری زمین جهت توسعه-ی شهری با هدف حفاظت از اکوسیستم طبیعی (مطالعهی موردی: منطقهی حفاظت شدهی بختگان(،فصلنامهی جغرافیا و برنامهریزی محیطی، سال 27، پیاپی 61، شمارهی 1، صص 88-69.
مهدیپور، هادی (1394). ناحیهبندی مقاوم به نویز چند تصویری در تصاویر ماهوارهای پنکروماتیک. رسالهی دکتری برق- مخابرات، دانشگاه فردوسی مشهد.
Awad, M., Chehdi, K. and Nasri, A. (2009). Multi-component image segmentation using a hybrid dynamic genetic algorithm and fuzzy C-means, IET Image Processing, vol. 3, pp. 52-62.
Bayram. B., Demir. N., Akpinar. B., Oy. S., Erdem. F., Vögtle. T., Seker. D. Z. (2018). Effect of Different Segmentation Methods Using Optical Satellite Imagery to Estimate Fuzzy Clustering Parameters for SENTINEL-1A SAR Images, International archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences, Vol.XLII-1, pp.39-43
Ben Salah. M, Mitiche. A, and Ben Ayed. I. (2010) Effective level set image segmentation with a kernel induced data term, Image Processing, IEEE Transactions on, vol. 19, pp. 220-232.
Bonafoni, S., Baldinelli, G., & Verducci, P. (2017). Sustainable strategies for smart cities: Analysis of the town development effect on surface urban heat island through remote sensing methodologies. Sustainable Cities and Society, 29, 211–218. doi:10.1016/j.scs.2016.11.005
Carleer, A., Debeir, O, & Wolff, E. (2005). Assessment of very high spatial resolution satellite image segmentations, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, vol. 71, pp. 1285-1294, 2005.
Das, S. and Sil, S. (2010). Kernel-induced fuzzy clustering of image pixels with an improved differential evolution algorithm, Information Sciences, vol. 180, pp. 1237–1256.
Du, S., Du, S., Liu, B., Zhang, X., & Zheng, Z. (2020). Large-scale urban functional zone mapping by integrating remote sensing images and open social data. GIScience & Remote Sensing, 57(3), 411–430. doi:10.1080/15481603.2020.1724707
Fang, W., Liang-shu, W., Jun-jie, H., Gui-ling, L., & Xi-ping, J. (2017). Optimized fuzzy C-means clustering algorithm for the interpretation of the near-infrared spectra of rocks. Spectroscopy Letters, 50(5), 270–274.
Gao, B., & Wang, J. (2015). Multi-Objective Fuzzy Clustering for Synthetic Aperture Radar Imagery. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 12(11), 2341–2345.
Ghamisi, P., Ali, A.-R., Couceiro, M. S., & Benediktsson, J. A. (2015). A Novel Evolutionary Swarm Fuzzy Clustering Approach for Hyperspectral Imagery. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 8(6), 2447–2456.
Grinias, I., Panagiotakis, C., & Tziritas, G. (2016). MRF-based segmentation and unsupervised classification for building and road detection in peri-urban areas of high-resolution satellite images. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 122, 145–166.
Hasanzadeh, M., and Kasaei, S. (2010). A Multispectral Image Segmentation Method Using Size-Weighted Fuzzy Clustering and Membership Connectedness. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 7(3), 520–524.
Hu, Y., & Zhang, Y. (2020). Spatial–temporal dynamics and driving factor analysis of urban ecological land in Zhuhai city, China. Scientific Reports, 10(1). doi:10.1038/s41598-020-73167-0
Karantzalos. K., and Argialas. D. (2006). Improving edge detection and watershed segmentation with anisotropic diffusion and morphological levellings, International Journal of Remote Sensing, vol. 27, pp. 5427-5434.
Mahata, K., Das, R., Das, S., & Sarkar, A. (2020). Land Use Land Cover map segmentation using Remote Sensing: A Case study of Ajoy river watershed, India. Journal of Intelligent Systems, 30(1), 273–286. doi:10.1515/jisys-2019-0155
Mahmoudi. F. T; Samadzadegan. F. and Reinartz. P. (2015). Object recognition based on the context aware decision-level fusion in multi views imagery," Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, IEEE Journal of, vol. 8, pp. 12-22.
Ming. D., Ci. T., Cai. H., Li. L., Qiao. C., and Du. J. (2012). Semivariogram-based spatial bandwidth selection for remote sensing image segmentation with mean-shift algorithm," Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE, vol. 9, pp. 813-817.
Mitra, S. and Kundu, P. P. 2011. Satellite image segmentation with Shadowed C-Means, Information Sciences, vol. 181, pp. 3601–3613.
Naeini A.A., Niazmardi S., Namin S.R., Samadzadegan F., Homayouni S. (2013) A Comparison Study Between Two Hyperspectral Clustering Methods: KFCM and PSO-FCM, Computational Intelligence and Decision Making, vol 61, pp. 23-33.
Pan, J. (2015). Area Delineation and Spatial-Temporal Dynamics of Urban Heat Island in Lanzhou City, China Using Remote Sensing Imagery. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 44(1), 111–127. doi:10.1007/s12524-015-0477-x
Sansone, M., Zeni, O., & Esposito, G. (2012). Automated segmentation of comet assay images using Gaussian filtering and fuzzy clustering. Medical & Biological Engineering & Computing, 50(5), 523–532.
Wan, Y., Zhong, Y., & Ma, A. (2019). Fully Automatic Spectral–Spatial Fuzzy Clustering Using an Adaptive Multiobjective Memetic Algorithm for Multispectral Imagery. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 57(4), 2324–2340.
Wilkes, P., Disney, M., Vicari, M. B., Calders, K., & Burt, A. (2018). Estimating urban above ground biomass with multi-scale LiDAR. Carbon Balance and Management, 13(1). doi:10.1186/s13021-018-0098-0
Xu, Y., Chen, R., Li, Y., Zhang, P., Yang, J., Zhao, X., Wu, D. (2019). Multispectral Image Segmentation Based on a Fuzzy Clustering Algorithm Combined with Tsallis Entropy and a Gaussian Mixture Model. Remote Sensing, 11(23), 2772.
Yu, H., Xu, L., Feng, D., & He, X. (2015). Independent feature subspace iterative optimization based fuzzy clustering for synthetic aperture radar image segmentation. Journal of Applied Remote Sensing, 9(1), 095060.
Yu. X, He. H, Hu. D, and Zhou. W. (2014). Land cover classification of remote sensing imagery based on interval-valued data fuzzy c-means algorithm, Science China Earth Sciences, vol. 57, pp. 1306-1313.
Zeinali, B., & Asghari, S. (2016). Mapping and monitoring of dust storms in Iran by fuzzy clustering and remote sensing techniques. Arabian Journal of Geosciences, 9(9).
Zhang, Y., Jiang, P., Zhang, H., & Cheng, P. (2018). Study on Urban Heat Island Intensity Level Identification Based on an Improved Restricted Boltzmann Machine. International Journal of Environmental Research and Public Health, 15(2), 186. doi:10.3390/ijerph15020186
Zheng, Z.; Cao, J.; Lv, Z.; Benediktsson, J.A. (2019). Spatial–Spectral Feature Fusion Coupled with Multi-Scale Segmentation Voting Decision for Detecting Land Cover Change with VHR Remote Sensing Images. Remote Sensing, Vol.11(16), 2-22.