| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,120 |
| تعداد مقالات | 76,525 |
| تعداد مشاهده مقاله | 152,958,560 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 115,122,271 |
کاربرد محاسبات نرم در شبیهسازی عملکرد گندم دیم با استفاده از تلفیق دادههای اقلیمی و شاخصهای سنجش از دور | ||
| تحقیقات آب و خاک ایران | ||
| دوره 56، شماره 8، آبان 1404، صفحه 2225-2244 اصل مقاله (2.67 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2025.395223.669940 | ||
| نویسندگان | ||
| امین امیرعشایری1؛ وحید رضاوردی نژاد2؛ جواد بهمنش* 2؛ فرخ اسدزاده3؛ مینا رحیمی4 | ||
| 1گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ارومیه ، ارومیه، ایران | ||
| 2گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران | ||
| 3گروه علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران | ||
| 4گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران، | ||
| چکیده | ||
| گندم به عنوان یک محصول استراتژیک نقش اساسی در امنیت غذایی کشور دارد. این تحقیق با هدف مقایسه الگوریتمهای مختلف برای افزایش دقت مدلسازی عملکرد گندم دیم با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی در مقیاس مزرعهای انجام شد. برای این منظور، ترکیب دو مجموعه داده شامل شاخصهای سنجش از دور و دادههای اقلیمی برای 61 مزرعه، به عنوان ورودی مدلها، مورد استفاده قرار گرفت. مزارع شهرستانهای اشنویه، نقده و پیرانشهر که در جنوب استان آذربایجان غربی واقعشدهاند، به عنوان محدودهی مطالعاتی در نظر گرفته شدند. از شبکه عصبی مصنوعی (ANN) به عنوان مدل پایه و از دو الگوریتم فرا ابتکاری جستجوی خزندگان (RSA) و کرم شبتاب (FFA) برای بهبود افزایش دقت آموزش شبکه عصبی مصنوعی استفاده شد. دادههای ورودی شامل شاخصهای تفاضلی نرمال شده گیاهی (NDVI) و شاخص گیاهی درصدی مادون قرمز (IPVI) همراه با پنج پارامتر اقلیمی شامل بارش، میانگین حداکثر دما، میانگین حداقل دما، میانگین متوسط دما و میانگین رطوبت نسبی میباشند. نتایج نشان داد که عملکرد مدلهای هیبریدی توسعه داده شده در شبیهسازی عملکرد گندم دیم نسبت به مدل مجزای ANN بهتر بود. عملکرد ANN-FFA با ضریب تبیین 758/0 و میانگین جذر مربعات خطا 189/0 تن بر هکتار در مرحله آزمون عملکرد مناسبتری نسبت به مدل ANN-RSA با مقادیر به ترتیب ۷۴۸/۰ و ۱۹۰/۰ تن بر هکتار دارد. هر دو الگوریتم، شاخص خطای شبیهسازی عملکرد گندم دیم را به میزان متوسط ۰۴۲/۰ تن بر هکتار کاهش دادند. در نتیجه مدل هیبریدی ANN-FFA موجب بهبود دقت شبیهسازی عملکرد گندم دیمی گردید که برای به جامعیت شناخت آن نیازمند استفاده و ارزیابی آن در سایر محدودههای مشابه است. | ||
| کلیدواژهها | ||
| الگوریتم جستجوی خزندگان؛ الگوریتم کرم شبتاب؛ امنیت غذایی؛ شبکه عصبی مصنوعی؛ محصولات دیم | ||
| مراجع | ||
|
Abualigah, L., Abd Elaziz, M., Sumari, P., Geem, Z. W., & Gandomi, A. H. (2022). Reptile Search Algorithm (RSA): A nature-inspired meta-heuristic optimizer. Expert Systems with Applications, 191, 116158. Ahmadi, N., & Fard Moradinia, S. (2024). An approach for flood flow prediction utilizing new hybrids of ANFIS with several optimization techniques: a case study. Hydrology Research, 55(5), 560-575. Ahmed, N., Mahmood, S. A., Haseeb, M., Tahir, Z., & Batool, S. (2025). Enhancing food security: machine learning-based wheat yield prediction using remote sensing and climate data in Pakistan. Theoretical and Applied Climatology, 156(5), 1-19. Al-Shourbaji, I., Kachare, P. H., Alshathri, S., Duraibi, S., Elnaim, B., & Abd Elaziz, M. (2022). An efficient parallel reptile search algorithm and snake optimizer approach for feature selection. Mathematics, 10(13), 2351. Amirashayeri, A., Behmanesh, J., Rezaverdinejad, V., & Fathollahzadeh Attar, N. (2020). Prediction of daily reference evapotranspiration using hybrid artificial intelligence method based on empirical mode decomposition. Iranian Journal of Irrigation & Drainage, 14(4), 1376-1390. (In Persian) Amirashayeri, A., Behmanesh, J., Rezaverdinejad, V., & Fathollahzadeh Attar, N. (2023). Evapotranspiration estimation using hybrid and intelligent methods. Soft Computing, 27(14), 9801-9821. Amirashayeri, A., Rezaverdinejad, V., Behmanesh, J., Asadzadeh, F., & Rahimi, M. (2025). Modeling and forecasting rainfed wheat yield based on meteorological variables using combined Artificial intelligence methods. Iranian Journal of Irrigation & Drainage, 19(2), 243-261. (In Persian) Arshad, S., Kazmi, J. H., Javed, M. G., & Mohammed, S. (2023). Applicability of machine learning techniques in predicting wheat yield based on remote sensing and climate data in Pakistan, South Asia. European Journal of Agronomy, 147, 126837. Azar, N. A., Kardan, N., & Milan, S. G. (2023). Developing the artificial neural network–evolutionary algorithms hybrid models (ANN–EA) to predict the daily evaporation from dam reservoirs. Engineering with Computers, 39(2), 1375-1393. Bahmani, M. J., Kayhomayoon, Z., Milan, S. G., Hassani, F., Malekpoor, M., & Berndtsson, R. (2025). Development of a new hybrid model to enhance streamflow estimation using artificial neural network and reptile search algorithm. Scientific Reports, 15(1), 6098. Elgamal, Z., Sabri, A. Q. M., Tubishat, M., Tbaishat, D., Makhadmeh, S. N., & Alomari, O. A. (2022). Improved reptile search optimization algorithm using chaotic map and simulated annealing for feature selection in medical field. IEEE Access, 10, 51428-51446. Feng, L., Wang, Y., Zhang, Z., & Du, Q. (2021). Geographically and temporally weighted neural network for winter wheat yield prediction. Remote Sensing of Environment, 262, 112514. Jafari, M. M., Liaghat, A., & Mohtashami, S. (2023). Comparison and Evaluation of LM, BR and GD Algorithms of Artificial Neural Network in Estimating Rainfed Wheat Yield Based on Meteorological Parameters (Case Study: Kermanshah Province). Iranian Journal of Irrigation & Drainage, 17(3), 529-544. (In Persian) Katipoğlu, O. M., Ertugay, N., Elshaboury, N., Aktürk, G., Kartal, V., & Pande, C. B. (2024). A novel metaheuristic optimization and soft computing techniques for improved hydrological drought forecasting. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 135, 103646. Kayhomayoon, Z., Bahmani, M. J., Ghordoyee Milan, S., Bazrafshan, O., & Berndtsson, R. (2025). Integration of the reptile search algorithm and the adaptive neuro-fuzzy inference system enhances standardized precipitation evapotranspiration index forecasting. Scientific Reports, 15(1), 14647. Kayhomayoon, Z., Ghordoyee-Milan, S., Jaafari, A., Arya-Azar, N., Melesse, A. M., & Moghaddam, H. K. (2022). How does a combination of numerical modeling, clustering, artificial intelligence, and evolutionary algorithms perform to predict regional groundwater levels? Computers and Electronics in Agriculture, 203, 107482. Lee, C. M., & Ko, C. N. (2009). Time series prediction using RBF neural networks with a nonlinear time-varying evolution PSO algorithm. Neurocomputing, 73(1-3), 449-460. Li, L., Wang, B., Feng, P., Li Liu, D., He, Q., Zhang, Y., Wang, Y., Li, S., Lu, X., Yue, C., & Li, Y. (2022). Developing machine learning models with multi-source environmental data to predict wheat yield in China. Computers and Electronics in Agriculture, 194, 106790. Lv, C., Xing, Y., Zhang, J., Na, X., Li, Y., Liu, T., Cao, D., & Wang, F.Y. (2017). Levenberg–Marquardt backpropagation training of multilayer neural networks for state estimation of a safety-critical cyber-physical system. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 14(8), 3436-3446. Malik, A., Kumar, A., Salih, S. Q., Kim, S., Kim, N. W., Yaseen, Z. M., & Singh, V. P. (2020). Drought index prediction using advanced fuzzy logic model: Regional case study over Kumaon in India. Plos one, 15(5), e0233280. Meraj, G., Kanga, S., Ambadkar, A., Kumar, P., Singh, S.K., Farooq, M., Johnson, B.A., Rai, A. & Sahu, N. (2022). Assessing the yield of wheat using satellite remote sensing-based machine learning algorithms and simulation modeling. Remote Sensing, 14(13), 3005. Milan, S. G., Roozbahani, A., Azar, N. A., & Javadi, S. (2021). Development of adaptive neuro fuzzy inference system–Evolutionary algorithms hybrid models (ANFIS-EA) for prediction of optimal groundwater exploitation. Journal of hydrology, 598, 126258. Mirmousavi, H., Babaei, G., & Karimi, S. (2010). Estimate the Amount of Vegetation Cover Using Different Indicators in Satellite Images and Comparing Them with the Index NDVI in the Region of Geshlag – Sanandaj. Geographic Thought, 4(7), 66-88. (In Persian) Moghaddam, H. K., Milan, S. G., Kayhomayoon, Z., & Azar, N. A. (2021). The prediction of aquifer groundwater level based on spatial clustering approach using machine learning. Environ Monit Assess, 193(4), 1-20. Nelsen, T. S., Hegarty, J., Tamagno, S., & Lundy, M. E. (2025). NDVI-based ideotypes as a cost-effective tool to support wheat yield stability selection under heterogeneous environments. Field Crops Research, 322, 109727. Osaba, E., Yang, X. S., Diaz, F., Onieva, E., Masegosa, A. D., & Perallos, A. (2017). A discrete firefly algorithm to solve a rich vehicle routing problem modelling a newspaper distribution system with recycling policy. Soft Computing, 21(18), 5295-5308. Qader, S. H., Dash, J., & Atkinson, P. M. (2018). Forecasting wheat and barley crop production in arid and semi-arid regions using remotely sensed primary productivity and crop phenology: A case study in Iraq. Science of the total Environment, 613, 250-262. Raza, A., Shahid, M.A., Zaman, M., Miao, Y., Huang, Y., Safdar, M., Maqbool, S., & Muhammad, N.E. (2025). Improving Wheat Yield Prediction with Multi-Source Remote Sensing Data and Machine Learning in Arid Regions. Remote Sensing, 17(5), 774. Rezapour, S., Jooyandeh, E., Ramezanzade, M., Mostafaeipour, A., Jahangiri, M., Issakhov, A., Chowdhury, S. & Techato, K. (2021). Forecasting rainfed agricultural production in arid and semi-arid lands using learning machine methods: A case study. Sustainability, 13(9), 4607. Rezaverdinejad, V., Rahimi, M., & Asadzadeh, F. (2018). Evaluation of Springs Water Quality of West Azerbaijan Province in Terms of Emitters Clogging Potential in Drip Irrigation Systems. Water and Soil Science, 28(4), 141-153. (In Persian) Roselaar, S. (2020). Agriculture in republican Italy. A Companion to Ancient Agriculture, 417-430. Sáenz, C., Bermejo-Saiz, A., Cicuéndez, V., Pugni, T., Madruga, D., Palacios-Orueta, A., & Litago, J. (2024). Estimation and Prediction of Cereal Production Using Normalized Difference Vegetation Index Time Series (Sentinel-2) Data in Central Spain. Engineering Proceedings, 68(1), 26. Sharafi, M., Amirashayeri, A., Behmanesh, J., Rezaverdinejad, V., & Heidari, H. (2025). Predicting Daily Soil Temperature at 50 Cm Depth Using Advanced Hybrid and Combined Models in Semi-Arid Regions. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 1-18. Sharafi, M., Behmanesh, J., Rezaverdinejad, V., & Samadianfard, S. (2024). Evaluation and comparison of AquaCrop model and intelligent models to predict wheat yield (Case study: Miandoab and Mahabad cities). Journal of Soil and Plant Science, 34(1), 1-18. (In Persian) Sinwar, D., Dhaka, V. S., Sharma, M. K., & Rani, G. (2020). AI-based yield prediction and smart irrigation. Internet of Things and Analytics for Agriculture, Volume 2, 155-180. Xin-She, Y., & Slowik, A. (2008). Firefly algorithm. Nature-inspired metaheuristic algorithms, 20, 79-90. Yang XS, 2009. Firefly algorithms for multimodal optimization. International Symposium on Stochastic Algorithms 17(1), 169-178. Yang, X. S., & He, X. (2013). Firefly algorithm: recent advances and applications. International journal of swarm intelligence, 1(1), 36-50. Zhao, Y., Xiao, D., Bai, H., Tang, J., Liu, D. L., Qi, Y., & Shen, Y. (2022). The prediction of wheat yield in the North China Plain by coupling crop model with machine learning algorithms. Agriculture, 13(1), 99. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 129 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 142 |
||