
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 623 |
تعداد مقالات | 6,502 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,643,539 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,239,074 |
تعیین معیارهای موثر بر وقوع آتشسوزی جنگل با استفاده از سامانه اطلاعات جغرافیایی و شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: استان گلستان) | ||
پژوهشهای علوم و فناوری چوب و جنگل | ||
مقاله 8، دوره 25، شماره 2، شهریور 1397، صفحه 110-136 اصل مقاله (623.24 K) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jwfst.2018.5611.1339 | ||
نویسندگان | ||
سجاد عالی محمودی سراب1؛ جهانگیر فقهی* 2؛ صفرقلی خواجه3 | ||
1دانشجوی گروه جنگلداری دانشگاه کشاورزی و منابع طبیعی گرگان | ||
2عضو هیات علمی دانشگاه تهران | ||
3کارمند اداره کل منابع طبیعی گرگان | ||
چکیده | ||
در پیشگیری از آتشسوزیها و کاهش اثرات آنها، مدیریت آتشسوزی جنگل نقش بسیار بزرگی دارد. این تحقیق با هدف تعیین معیارهای موثر بر وقوع آتش سوزی با استفاده از سیستم اطلاعات جغرافیایی و شبکه عصبی مصنوعی در عرصههای منابع طبیعی چهار شهرستان از استان گلستان انجام شد. جهت تعیین میزان تاثیر هر پارامتر در رخداد آتشسوزی تعداد 37 نمونه از مناطق آتشسوزی و 37 نمونه از سایر مناطق بهصورت تصادفی انتخاب شد تا در تجزیه و تحلیلهای روش MLP استفاده شوند. برای تهیه شبکه بین معیارهای استفاده شده و وقوع آتش سوزی از شبکهای با تابع هیپربولیک استفاده شد. نتایج نشان داد که میزان بارندگی و فاصله از جاده بیشترین نقش را در وقوع آتشسوزی ایفا میکنند. در مرحله آموزش نتایج اعتبار سنجی نشان داد بهترین شبکه در اجرای 4 و تکرار 450 بهترین شبکه با میزان میانگین مربعات خطای نهایی برابر 0038/0 بدست آمد. همچنین حدود 95 درصد دادههای آتشسوزیهای بوقوع پیوسته و 84 درصد از دادههای غیرآتش سوزی به درستی طبقهبندی شدند. در نهایت براساس وزنهای بدست آمده برای هر معیار و با استفاده از نقشههای معیارهای مورد استفاده، نقشه پتانسل خطر وقوع آتش سوزی برای منطقه مورد مطالعه بدست آمد. نتایج نشان داد که الگوریتم پرسپترون چندلایه و تابع هاپربولیک در ایجاد ارتباط بین دادههای مورد استفاده و وقوع آتشسوزی کارا بوده و شبکه، مدلی با 2 لایه مخفی و 12 نرون بهترین صحت را نشان داد و همچنین میزان ضریب همبستگی 80/0 بود. | ||
کلیدواژهها | ||
کلمات کلیدی: استان گلستان؛ پتانسیل آتشسوزی؛ شبکه عصبی مصنوعی؛ سیستم اطلاعات جغرافیایی | ||
مراجع | ||
1. Aleemahmoodi, S.S., Feghhi, J., and Jabbarian, A.B. 2013. Predicting the Occurrence of Natural Fires in Forests and Ranges using Artificial Neural Networks (Case Study: Zagros Region, Izeh county). Esfehan, J. Applyed Ecology., 1: 2. 75-86. (in persian) 2. Aleemahmoodi, S.S., Feghhi, J., Jabbarian, A.B., Danehkar, A., and Attarod, P. 2013. Applying the Regression Models to Assess the Influences of Climate Factors on Forest Fires (Case Study: Izeh). Tehran, J. Nat. Rec., 2: 66. 191-201. (in Persian) 3. Bernabeuet, P., Vergara, L., Bosh, I., and Igual, J. 2004. A prediction/detection scheme for automatic forest fire surveillance. Dig. Sig. Proc., J. 14: 5. 481-507. 4. Chuvieco, E., and Congalton, R.G. 1989. Application of remote sensing and geographic information system to forest fire hazard mapping. Remote Sensing Environment, 29(2): 147- 159. 5. Daneshrad, A. 2006. Effect of forest degridation on desease. J. publicated in Zitoon., 54(8): (in persian) 6. Dong, XU., Shao, G., Limin, D., Zhanqing, H, Lei, T., and Hui, W. 2005. Forest fire risk zone mapping from satellite GIS FORE Baihe Forestry Bureau, Jilin, China. Fores. Search. J. 16: 3.169-174. 7. Eduardo, E.M., Gustavo, F.B.A., Petri, K.E.P., and Yosio, E.Sh. 2011. Fire risk assessment in the Brazilian Amazon using MODIS imagery and change vector analysis. Applied Geography J. 31: 1. 76-84. 8. Elmas, C., and Sonmez, Y. 2011. A data fusion framework with novel hybrid algorithm for multi-agent. Decision Support System for Forest Fire Cetin. Expert Systems with Applications J. 38: 8. 9225-9236. 9. Ertena, E., Kurgun, V., and Musaoglue, N. 2004. Forest fire risk zone mapping from satellite imagery and GIS: a case study. XXth Congress of the International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, Istanbul. Turkey: 222-230. 10. FAO. 2009. The State of the World’s Forests 2009. Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome. 11. Golestan province's water resources. 2013. http://hamidrezadeylam.blogfa.com/post/9. 12. Gortmaker, K. 2011. Forest fire hazard mapping in the LaPeyne area. France. Faculty of Geosciences Theses. 61p. 13. Hernandez, P., Arbelo, M., and Gonzalez, A. 2006. Fire risk assessment using satellite data. Advances in space research J. 37: 4. 741- 746. 14. Huyen, D.T., Th., and Tuan, V.A. 2008. Applying GIS and Multi Criteria Evaluation in Forest Fire Risk Zoning in Sona La Province, Vietnam. International Symposium on Geoinformatics for Spatial Infrastructure Development in Earth and Allied Sciences. Iran Meteorological Organization. (In Persian) 15. Jaiswal, R.K., Saumitra, M., Kumaran, R.D., Rajesh, S. 2002. Forest fire risk zone mapping from satellite imagery and GIS. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 4: 1–10 16. Kia, M. 2009. Neural network in Matlab. Publicated by nshre Kian Rayane Sabz. 226p. (in Persian) 17. Mohamadi, F., SHabanian, M., Poorhashmi, M., and Fatehi, P. 2009. Forest fire risk mapping using GIS and AHP in DA part of the forest. Kordestan, J. Quarterly Iran. Forest Pop. Res., 18: 4. 569-586. (in Persian) 18. Sarkargar, ardakani, A., Valdan, Zoj, M., and Mansourian, A. 2009. Spatial analysis of fire using RS, GIS in different parts of the country. Tehran, J. Ecology. 35: 52. 25- 34. (In Persian) 19. Sebastian, S. 2002. Multi perceptreon and back propagation learning, 9.641 Lecture4.September. Doi=10.1.1.86.8968. 20. Somashekar, R., Ravikumar, P., Mohankumar, C., Prakash, K., and Nagaraja, B. 2009. Burnt area mapping of bandipur national park, India using IRS1C 1D LISS III data. Indiansoc Remote sensing J. 37: 37- 50. 21. Vasilakos, C., Kalabokidis, K., Hatzopoulos, J., and Matsinos, I. 2009. Identifying wildland fire ignition factors through sensitivity analysis of a neural network. Natural Hazards J. 50:1.125-143.DOI 10.1007/s11069-008-9326-3. 22. Yang, L., Dawson, C., Brown, M., and Gell, M. 2006. Neural network and GA approaches for dwelling fire occurrence prediction. Knowledge-Based Systems J. 19: 4. 213- 219.Doi:10.1016/j.knosys.2005.11.021. 23. Yuan, H. 2002. Development and evaluation of advanced data for accurate Land-us/Landcover mapping, Phd Thesis, Departement of Forestry, North Carolina StateUniversity. repository.lib.ncsu.edu/ir/bitstream/1840.16/3829/1/etd.pdf. 24. Zumbrunnen, T., Pezzatti, G., Menéndez, P., Bugmann, H., Bürg, I.M., and Conedera, M. 2010. Weather and human impacts on forest fires: 100 years of fire history in two climatic regions of Switzerland. Forest Ecology and Management J. 261: 12. 2188-2199. Doi:10.1016/j.foreco.2010.10.009. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 495 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 419 |