
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 622 |
تعداد مقالات | 6,491 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,612,484 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,201,601 |
پیشبینی شوری خاک با استفاده از رگرسیون درختی و شبکه عصبی مصنوعی در منطقه قروه استان کردستان | ||
مجله مدیریت خاک و تولید پایدار | ||
مقاله 7، دوره 7، شماره 4، اسفند 1396، صفحه 115-129 اصل مقاله (1.25 M) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/ejsms.2018.13223.1741 | ||
نویسندگان | ||
شیرین مرادیان1؛ کمال نبی اللهی* 2؛ روح الله تقی زاده مهرجردی3 | ||
1گروه علوم و مهندسی خاک،دانشگاه کردستان | ||
2گروه علوم و مهندسی خاک، دانشگاه کردستان | ||
3گروه مدیریت مناطق خشک و بیابانی، دانشگاه اردکان | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: شوری خاک یکی از مشکلات عمده در مناطق خشک و نیمهخشک میباشد. در این شرایط، نمکهای مسابقه و هدف: شوری خاک یکی از مشکلات عمده در مناطق خشک و نیمهخشک است. در این شرایط، نمکهای محلول در سطح خاک تجمع یافته و باعث کاهش عملکرد و حاصلخیزی خاک میشوند. شناسایی و نقشهبرداری خاکهای مبتلا به نمک میتواند به بهبود مدیریت این خاکها کمک کند. بررسی تغییرات شوری خاک به شیوههای مرسوم گران و زمانبر است . بنابراین یکی از راههای چاره جهت حل این چالش استفاده از نقشهبرداری رقومی خاک است که خصوصیات خاک با استفاده از دادههای کمکی نقشهبرداری میشوند. هدف از این تحقیق استفاده از مدلهای رگرسیون درختی و شبکه عصبی مصنوعی و دادههای کمکی برای تهیه نقشه شوری خاک میباشد. مواد و روشها: با استفاده از روش نمونهبرداری هایپرکیوب تعداد 150 نمونه خاک از عمق 30-0 سانتیمتری خاکهای منطقه قروه استان کردستان (با وسعت 30000 هکتار) برداشت شده و هدایت الکتریکی خاک اندازهگیری شد. متغیرهای محیطی در این پژوهش اجزاء سرزمین و دادههای تصویر +ETM ماهواره لندست 8 بودند. پارامترهای سرزمین ( شامل 15 پارامتر) و شاخص شوری (SI) و شاخص گیاهی نرمال شده (NDVI) به ترتیب با استفاده از نرمافزار SAGA و ArcGIS محاسبه و استخراج گردید. جهت ایجاد ارتباط بین شوری خاک و متغیرهای کمکی از مدل رگرسیون درختی و شبکه عصبی بهره گرفته شد و با استفاده از روش اعتبارسنجی مورد ارزیابی قرار گرفت. در نهایت نقشه شوری خاک با استفاده از مدل بهتر تهیه شد. یافتهها: برای پیشبینی شوری خاک، متغیرهای کمکی شامل شاخص شوری، شاخص خیسی، شاخص همواری دره، شاخص NDVI، باند3 و باند 7 مهمترین بودند. نتایج این تحقیق نشان داد که مدل شبکه عصبی مصنوعی (با 70/0، 036/0 و 190/ به ترتیب0برای ضریب تبیین، میانگین خطا و میانگین ریشه مربعات خطا) دارای دقت بیشتری نسبت به رگرسیون درختی برای پیشبینی شوری خاک میباشد. شوری خاک در محدوده بین 93/6 -23/0 دسیزیمنس بر متر قرار داشت و بیشترین مقادیر شوری خاک در مناطق مرکزی (اراضی پست و بایر) قرار داشت. در این مناطق مرکزی، دادههای کمکی شامل شاخص شوری، شاخص همواری دره، شاخص خیسی، باند 7 و باند 3 بیشترین مقدار و شاخص NDVI کمترین مقدار را داشتند. نتیجهگیری: مهمترین متغیر کمکی در پیش بینی شوری خاک در منطقه شاخص شوری میباشد و وجود ارتباط قوی بین داده خاک و دادههای کمکی میتواند برروی دقت مدل اثرگذار باشد. بهطور کلی نتایج نشان داد که تکنیکهای پدومتری میتواند در گسترهای وسیع جهت نقشهبرداری رقومی خصوصیات خاکها به کار گرفته شود. پیشنهاد میگردد که جهت تهیه نقشه خصوصیات خاک از مدل شبکه عصبی مصنوعی، و دادههای کمکی همچون اجزاء سرزمین و تصاویر ماهوارهای در مطالعات آینده استفاده شود. | ||
کلیدواژهها | ||
تصویر ماهوارهای؛ مدل رقومی ارتفاع؛ پدومتری | ||
مراجع | ||
1.Abdinam, A. 2004. An investigation on preparing of the soil salinity map using correlation method between imagery and soil salinity data in the Qazvin plain. J. Pazhouhesh and Sazandegi. 64: 33-38. (In Persian) 2.Adhikari, K., Minasny, B., Greve, B.G., and Greve, M.H. 2014. Constructing a soil class map of Denmark based on the FAO legend using digital techniques. Geoderma. 214 -215: 101-113. 3.Azhirabi, R., Kamkar, B., and Abdi, O. 2015. Comparison of different indices adopted from Landsat images to map soil salinity in the army field of Gorgan. J. Soil Manage. Sust. Prod. 5: 1. 173-176. (In Persian) 4.Breiman, L., Friedman, J.H., Olshen, R.A., and Stone, C.J. 1984. Classification and Regression Trees. Chapman & Hall, New York, 355p. 5.Brus, D.J., Kempen, B., and Heuvlink, G.B.M. 2011. Sampling for validation of digital soil maps. Eur. J. Soil Sci. 62: 394-407. 6.Dai, P.F., Qigang, Z., Zhiqiang, L.V., Xuemei, W., and Gangcai, W.L. 2014. Spatial prediction of soil organic matter content integrating artificial neural network and ordinary kriging in Tibetan Plateau. Ecol. Ind. 45: 184-194. 7.Farifte, J., Farshad, A., and George, R.J. 2005. Assessing salt - affected soils using remote sensing, solute modeling, and geophysics. Geoderma. 130: 191-206. 8.Grinand, C., Arrouays, D., Laroche, B., and Martin, M.P. 2008. Extrapolating regional soil landscapes from an existing soil map: sampling intensity, validation procedures, and integration of spatial context. Geoderma. 143: 180-190. 9.Hengel, T., Rossiter, D.G., and Stein, A. 2003. Soil sampling strategies for spatial prediction by correlation with auxiliary maps. Geoderma. 120: 75-93. 10.Hengl, T., Toomanian, N., Reuter, H., and Malakouti, M.J. 2007. Methods to interpolate soil categorical variables from profile observations: Lessons from Iran. Geoderma. 140: 417-427. 11.Heung, B., Bulmer, C.E., and Schmidt, M.G. 2014. Predictive soil parent material mapping at a regional-scale: a random forest approach. Geoderma. 214-215: 141-154. 12.Jafari, A., Khademi, H., Finke, P., Wauw, J.V.D., and Ayoubi, S. 2014. Spatial prediction of soil great groups by boosted regression trees using a limited point dataset in an arid region, southeastern Iran. Geoderma. 232-234: 148-163. 13.Kempen, B., Brus, D.J., Heuvelink, G.B.M., and Stoorvogel, J.J. 2009. Updating the 1:50,000 Dutch soil map using legacy soil data: A multinomial logistic regression approach. Geoderma. 151: 311-326. 14.Kheir, R.B., Greve M.H., Abdallah, C., and Dalgaard, T. 2010. Spatial soil zinc content distribution from terrain parameters: A GIS-based decision-tree model in Lebanon. Environ. Pollut. 158: 520-528. 15.Marcel, G.S., Feike, J.L., Martinus, T., and Van Genuchten, H. 1998. Neural Network Analysis for Hierarchical Prediction of Soil Hydraulic Properties. Soil Sci Soc. Am. J. 62: 847-855. 16.McBratney, A.B., Odeh, I.O.A., Bishop, T.F.A., Dunbar, M.S., and Shatar, T.M. 2000. An overview of pedometric techniques for use in soil survey. Geoderma. 97: 293-327. 17.McBratney, A.B., Santos, M.L.M., and Minasny, B. 2003. On digital soil mapping. Geoderma. 117: 3-52. 18.Metternicht, G., and Zinck, J.A. 2004. Remote sensing of soil salinity: Potentials and constraints. Remote Sens Environ. 64: 33-38. 19.Minasny, B., and McBratney, A. 2002. The method for fitting neural network parametric pedotransfer functions. Soil Sci. Soc. Am. J. 66: 2. 352-361. 20.Minasny, B., and McBratney, A.B. 2006. A conditioned Latin hypercube method for sampling in the presence of ancillary information. Comput. Geosci. 32: 1378-1388. 21.Nosrati, H., and Eftekhari, M. 2014. A new approach for variable selection using fuzzy logic. Computational Intelligence in Electrical Engineering. 4: 71-83. (In Persian) 22.Pahlavan-Rad, M.R., Toomanian, N., Khormali, F., Brungard, C.W., Komaki, C.B., and Bogaert. P. 2014. Updating soil survey maps using random forest and conditioned Latin hypercube sampling in the loess derived soils of northern Iran. Geoderma. 232-234: 97-106. 23.Piccini, C., Marchetti, A., and Francaviglia. R. 2014. Estimation of soil organic matter by geostatistical methods: use of auxiliary information in agricultural and environ-mental assessment. Ecol. Ind. 36: 301-314. 24.Sparks, D.L., Page, A.L., Helmke, P.A., Leoppert, R.H., Soltanpour, P.N., Tabatabai, M.A., Johnston, G.T., and Summer, M.E. 1996. Methods of Soil Analysis. Soil. Sci. Soc. Am. J. Madison, Wisconsin. 25.Tajgardan, T., Aubi, Sh., Shatai, Sh., and Khormali, F. 2009. Mapping soil surface salinity using remote sensing data of ETM+. (Case study: North of Agh Ghala, Golestan province). J. Soil Water Cons. 88: 9-15. (In Persian) 26.Taghizadeh-Mehrjardi, R., Nabiollahi, K., Minasny, B., and Triantafilis, J. 2015. Comparing data mining classifiers to predict spatial distribution of USDA-family soil groups in Baneh region, Iran. Geoderma. 253-254: 67-77. 27.Taghizadeh-Mehrjardi, R. 2016. Modern concepts in Soil Science (PEDOMETRICS). Ardakan Univ. Press, 311p. 28.Taghizadeh-Mehrjardi, R., Minasny, B., Sarmadian, F., and Malone, B.P. 2014. Digital mapping of soil salinity in Ardakan region, central Iran. Geoderma. 213: 15-28. 29.Taghizadeh-Mehrjardi, R., Nabiollahi, K., and Kerry, R. 2016. Digital mapping of soil organic carbon at multiple depths using different data mining techniques in Baneh region, Iran. Geoderma. 253-254: 67-77. 30.Taghizadeh-Mehrjardi, R., Sarmadian, F., Savaghebi, G.H., Omid, M., Tomanian, N., Rosta, M.J., and Rahimian, M.H. 2013. The comparison of efficiency of neuro-fuzzy, genetic algoritm, neural network an multivariate regression models to prediction of soil salinity (Case study: Ardakan). J. Natur. Resour. 66: 2. 207-222. (In Persian) 31.Vasques, G.M., Dematte, J.A.M., Viscarra Rossel, R.A., Ramirez-Lopez, L., and Terra, F.S. 2014. Soil classification using visible/near-infrared diffuse reflectance spectra from multiple depths. Geoderma. 223-225: 73-78. 32.Veronesi, F., Corstanje, R., and Mayr, T. 2014. Landscape scale estimation of soil carbon stock using 3D modeling. Sci. Total Environ. 487: 578-586. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,217 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 962 |