| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,119 |
| تعداد مقالات | 76,512 |
| تعداد مشاهده مقاله | 152,912,606 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 115,034,390 |
آموزش و آزمون الگوریتم جنگل تصادفی برای پایش تغییرات شوری خاک باغات پسته | ||
| تحقیقات آب و خاک ایران | ||
| دوره 56، شماره 7، مهر 1404، صفحه 1931-1947 اصل مقاله (2.04 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2025.391946.669907 | ||
| نویسندگان | ||
| یوسف هاشمی نژاد* 1؛ فرهاد دهقانی2؛ حسین بیرامی3؛ مراد مرتاض4؛ مهدی شیران تفتی5 | ||
| 1استادیار پژوهش، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی خراسان رضوی | ||
| 2عضو هیئت علمی مرکز ملی تحقیقات شوری، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، یزد، ایران | ||
| 3عضو هیات علمی مرکز ملی تحقیقات شوری، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، یزد، ایران. | ||
| 4دانش آموخته کارشناسی ارشد باغبانی، دانشگاه ایالتی کالیفرنیا، دیویس، یزد، ایران | ||
| 5مرکز ملی تحقیقات شوری، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی ، یزد، ایران | ||
| چکیده | ||
| تعداد 720 نمونه خاک که از 240 موقعیت نمونهبرداری در داخل باغات پسته از دو استان یزد و خراسان رضوی جمعآوری شده بود برای آموزش و آزمون الگوریتم جنگل تصادفی مورد استفاده قرار گرفتند. متغیرهای کمکی که برای این مدلسازی مورد استفاده قرار گرفتند عبارت بودند از مقادیر میانه 32 متغیر بازتاب سطحی و شاخصهای طیفی مستخرج از تصاویر ماهوارهای سنتینل 2 از اول مارس تا اول اکتبر سال نمونهبرداری بود که توسط پلتفرم گوگل ارث انجین برای نقاط نمونهبرداری استخراج شده بود. مدل جنگل تصادفی از طریق کدنویسی در محیط R توسعه و بهینهسازی شد. برای اعتبارسنجی مدل از روش کنارگذاشتن یک نقطه استفاده شد. پس از شناسایی و حذف نقاط پرت، تعداد 191 نقطه برای آموزش و آزمون مجدد الگوریتم جنگل تصادفی باقی ماند. مقدار RMSE در دسته آموزش 1/1 و در دسته آزمون 6/2 دسیزیمنس بر متر بود . مقدار R2 در هر دو دسته 93 درصد بود. این الگوریتم برای پیشبینی تغییرات شوری خاک در مناطق و سالهای مورد مطالعه استفاده شد. بر اساس این نتایج در پروژه زهکشی تنور لاهور، مساحت اراضی کلاس 3 در حال کاهش و اراضی کلاس 2 در حال افزایش است. در مزرعه مرتاضیه شوری کلاس 3 کاهش یافته ولی در عوض به کلاس 4 افزوده شده است. در مزرعه رضایی نیز به شدت اراضی کلاس 4 در حال افزایش است. همچنین در مزرعه دادیار در استان خراسان رضوی نیز بطور نسبی اراضی کلاس 4 شوری افزایش یافته است. نتایج این تحقیق نشان داد که الگوریتم جنگل تصادفی بطور موفقیتآمیزی قادر به پیشبینی تغییرات شوری خاک در محدودههای مورد مطالعه و مناطق مشابه میباشد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| اعتبارسنجی؛ سنتینل 2؛ شاخصهای طیفی؛ شوری خاک؛ گوگل ارث انجین | ||
| مراجع | ||
|
Afshar, F. A., Ayoubi, S., Besalatpour, A. A., Khademi, H., and Castrignano, A. (2016). Integrating auxiliary data and geophysical techniques for the estimation of soil clay content using CHAID algorithm. Journal of Applied Geophysics, 126, 87-97. Allbed, A., and Kumar, L. (2013). Soil salinity mapping and monitoring in arid and semi-arid regions using remote sensing technology: a review. Advances in remote sensing, 2013. Allbed, A., Kumar, L., & Aldakheel, Y. Y. (2014). Assessing soil salinity using soil salinity and vegetation indices derived from IKONOS high-spatial resolution imageries: Applications in a date palm dominated region. Geoderma, 230, 1-8. Arsoy, S., Ozgur, M., Keskin, E., and Yilmaz, C. (2013). Enhancing TDR based water content measurements by ANN in sandy soils. Geoderma, 195, 133-144. Brunner, P. H. T. L., Li, H. T., Kinzelbach, W., and Li, W. P. (2007). Generating soil electrical conductivity maps at regional level by integrating measurements on the ground and remote sensing data. International Journal of Remote Sensing, 28(15), 3341-3361. Chen, Y., Qiu, Y., Zhang, Z., Zhang, J., Chen, C., Han, J., & Liu, D. (2020). Estimating salt content of vegetated soil at different depths with Sentinel-2 data. PeerJ, 8, e10585. Cho, K. H., Beon, M.-S., & Jeong, J.-C. (2018). Dynamics of soil salinity and vegetation in a reclaimed area in Saemangeum, Republic of Korea. Geoderma, 321, 42-51. Dehghani, F., Rahnemaie, R., Dalir, N., Saadat, S., & Zarebanadkouki, M. (2023). Interactive effect of salinity and Ca to Mg ratio of irrigation water on pistachio growth parameters and its ionic composition in a calcareous soil. New Zealand Journal of Crop and Horticultural Science, 51(3), 432-450. Dong, W., Wu, T., Luo, J., Sun, Y., and Xia, L. (2019). Land parcel-based digital soil mapping of soil nutrient properties in an alluvial-diluvia plain agricultural area in China. Geoderma, 340, 234-248. FAO. (2024).Global status of salt-affected soils–Main report. Rome.https://doi.org/10.4060/cd3044en. Fourati, H. T., Bouaziz, M., Benzina, M., & Bouaziz, S. (2015). Modeling of soil salinity within a semi-arid region using spectral analysis. Arabian Journal of Geosciences, 8(12), 11175-11182. Fourati, T.H., Bouaziz, M., Benzina, M., and Bouaziz, S. (2017). Detection of terrain indices related to soil salinity and mapping salt-affected soils using remote sensing and geostatistical techniques. Environmental monitoring and assessment, 189, 1-11. Ghassemi, F., Jakeman, A. J., and Nix, H. A. (1995). Salinisation of land and water resources: human causes, extent, management and case studies: CAB international. Gholizadeh, A., Žižala, D., Saberioon, M., and Borůvka, L. (2018). Soil organic carbon and texture retrieving and mapping using proximal, airborne and Sentinel-2 spectral imaging. Remote Sensing of Environment, 218, 89-103. Gomez, C., and Coulouma, G. (2018). Importance of the spatial extent for using soil properties estimated by laboratory VNIR/SWIR spectroscopy: Examples of the clay and calcium carbonate content. Geoderma, 330, 244-253. Gorji, T., Sertel, E., & Tanik, A. (2017). Monitoring soil salinity via remote sensing technology under data scarce conditions: A case study from Turkey. Ecological indicators, 74, 384-391. Haq, Y. U., Shahbaz, M., Asif, S., Ouahada, K., & Hamam, H. (2023). Identification of soil types and salinity using MODIS terra data and machine learning techniques in multiple regions of Pakistan. Sensors, 23(19), 8121. Hasheminejhad, Y. (2011). Irrigation Management under Saline Conditions Using Wetting Front Detector (WFD). Iranian Journal of Soil Research, 24(3), 265-272. doi: 10.22092/ijsr.2011.126640 Hassani, A., Azapagic, A., and Shokri, N. (2020). Predicting long-term dynamics of soil salinity and sodicity on a global scale. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117(52), 33017-33027. Hazaymeh, K., & Hassan, Q. K. (2017). A remote sensing-based agricultural drought indicator and its implementation over a semi-arid region, Jordan. Journal of Arid Land, 9(3), 319-330. Hijmans, R. J. (2020). terra: Spatial data analysis. CRAN: Contributed Packages. Kuhn, M. (2008). “Building Predictive Models in R Using the caret Package.” Journal of Statistical Software, 28(5), 1– 26. doi:10.18637/jss.v028.i05, https://www.jstatsoft.org/index.php/jss/article/view/v028i05. Lagacherie, P., Arrouays, D., Bourennane, H., Gomez, C., and Nkuba-Kasanda, L. (2020). Analysing the impact of soil spatial sampling on the performances of Digital Soil Mapping models and their evaluation: A numerical experiment on Quantile Random Forest using clay contents obtained from Vis-NIR-SWIR hyperspectral imagery. Geoderma, 375, 114503. Liaw A. and Wiener M. (2002). “Classification and Regression by randomForest.” R News, 2(3), 18-22. https://CRAN.R-project.org/doc/Rnews/. Lin, Z. Q., and Banuelos, G. S. (2015). Soil salination indicators. Environmental indicators, 319-330. Mehdi-Tounsi, H., Chelli-Chaabouni, A., Mahjoub-Boujnah, D., & Boukhris, M. (2017). Long-term field response of pistachio to irrigation water salinity. Agricultural Water Management, 185, 1-12. Mulder, V. L., De Bruin, S., Schaepman, M. E., and Mayr, T. R. (2011). The use of remote sensing in soil and terrain mapping—A review. Geoderma, 162(1-2), 1-19. Pebesma, E., & Bivand, R. (2023). Spatial Data Science: With Applications in R. Chapman and Hall/CRC. https://doi.org/10.1201/9780429459016 Peng, J., Biswas, A., Jiang, Q., Zhao, R., Hu, J., Hu, B., and Shi, Z. (2019). Estimating soil salinity from remote sensing and terrain data in southern Xinjiang Province, China. Geoderma, 337, 1309-1319. Qiu, Y., Chen, C., Han, J., Wang, X., Wei, S., & Zhang, Z. (2019). Satellite remote sensing estimation model of soil salinity in Jiefangzha irrigation under vegetation coverage. Water Saving Irrigation, 44, 108-112. Ren, D., Wei, B., Xu, X., Engel, B., Li, G., Huang, Q., Xiong, Y. and Huang, G. (2019). Analyzing spatiotemporal characteristics of soil salinity in arid irrigated agro-ecosystems using integrated approaches. Geoderma, 356, 113935. Ritzema, H. P. (2016). Drain for Gain: Managing salinity in irrigated lands—A review. Agricultural Water Management, 176, 18-28. Rossel, R. V., Adamchuk, V. I., Sudduth, K. A., McKenzie, N. J., and Lobsey, C. (2011). Proximal soil sensing: An effective approach for soil measurements in space and time. Advances in agronomy, 113, 243-291. Scudiero, E., Skaggs, T. H., and Corwin, D. L. (2014). Regional scale soil salinity evaluation using Landsat 7, western San Joaquin Valley, California, USA. Geoderma Regional, 2, 82-90. Seyedmohammadi, J., Navidi, M. N., Zeinadini, A., & McDowell, R. W. (2024). Random forest, an efficient smart technique for analyzing the influence of soil properties on pistachio yield. Environment, Development and Sustainability, 26(1), 2615-2636. Shamsi, S., Kamali, A., & Hasheminejhad, Y. (2022). An approach to predict soil salinity changes in irrigated pistachio orchards (Ardakan, Yazd Province): A case study. Dry Land Soil Research (DLSR), 1(1), 1-10. Taghadosi, M. M., Hasanlou, M., & Eftekhari, K. (2019). Soil salinity mapping using dual-polarized SAR Sentinel-1 imagery. International journal of remote sensing, 40(1), 237-252. Taghizadeh-Mehrjardi, R., Schmidt, K., Toomanian, N., Heung, B., Behrens, T., Mosavi, A., Band, S.S., Amirian-Chakan, A., Fathabadi, A. and Scholten, T. (2021). Improving the spatial prediction of soil salinity in arid regions using wavelet transformation and support vector regression models. Geoderma, 383, 114793. Wang, N., Chen, S., Huang, J., Frappart, F., Taghizadeh, R., Zhang, X., Wigneron, J.P., Xue, J., Xiao, Y., Peng, J. and Shi, Z. (2024). Global Soil Salinity Estimation at 10 m Using Multi-Source Remote Sensing. Journal of Remote Sensing, 4, 0130. Wickham, H. (2015). dplyr: A grammar of data manipulation. R package version 04., 3, p156. Wickham H (2016). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York. ISBN 978-3-319-24277-4, https://ggplot2.tidyverse.org. Wickham H, Averick M, Bryan J, Chang W, McGowan LD, François R, Grolemund G, Hayes A, Henry L, Hester J, Kuhn M. (2019). Welcome to the tidyverse. Journal of open source software, 4(43), 1686.doi:10.21105/joss.01686. Xi, W. F., Jiang, Q. W., & Yang, A. M. (2024). Using stepwise regression to address multicollinearity is not appropriate. International Journal of Surgery, 110(5), 3122-3123. Xiao, C., Ji, Q., Chen, J., Zhang, F., Li, Y., Fan, J., Hou, X., Yan, F. and Wang, H. (2023). Prediction of soil salinity parameters using machine learning models in an arid region of northwest China. Computers and Electronics in Agriculture, 204, 107512. Yue, J., Tian, J., Tian, Q., Xu, K., & Xu, N. (2019). Development of soil moisture indices from differences in water absorption between shortwave-infrared bands. Isprs Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 154, 216-230. Zare, E., Ahmed, M. F., Malik, R. S., Subasinghe, R., Huang, J., and Triantafilis, J. (2018). Comparing traditional and digital soil mapping at a district scale using residual maximum likelihood analysis. Soil Research, 56(5), 535-547. Zare, S., Abtahi, A., Shamsi, S. R. F., and Lagacherie, P. (2021). Combining laboratory measurements and proximal soil sensing data in digital soil mapping approaches. Catena, 207, 105702. Zhao, S., Ayoubi, S., Mousavi, S.R., Mireei, S.A., Shahpouri, F., Wu, S.X., Chen, C.B., Zhao, Z.Y. and Tian, C.Y. (2024). Integrating proximal soil sensing data and environmental variables to enhance the prediction accuracy for soil salinity and sodicity in a region of Xinjiang Province, China. Journal of Environmental Management, 364, 121311. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 309 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 162 |
||