| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,147 |
| تعداد مقالات | 76,903 |
| تعداد مشاهده مقاله | 154,898,495 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 116,877,004 |
مدلسازی زیستگاه ملخ مراکشی با استفاده از شاخصهای مستخرج از تصاویر ماهواره ای لندست 8 (مطالعه موردی: شهرستان گنبد کاووس) | ||
| دانش گیاهپزشکی ایران | ||
| دوره 56، شماره 2، دی 1404، صفحه 283-299 اصل مقاله (1.71 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijpps.2026.405728.1007098 | ||
| نویسندگان | ||
| داریوش منصوری رضی1؛ مسعود حکیمی تبار1؛ روزبه موذن زاده* 2 | ||
| 1گروه باغبانی و گیاهپزشکی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران | ||
| 2گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران | ||
| چکیده | ||
| ملخ مراکشی (Dociostaurus maroccanus) بهعنوان یکی از آفات بومی ایران با توانایی مهاجرت، طغیانهای جمعیتی و خسارتهای گسترده به محصولات زراعی و مراتع شناخته میشود. در این پژوهش از دادههای هواشناسی (دما، بارندگی و رطوبت نسبی)، دادههای زمینی اندازهگیری شده (رطوبت خاک و تعداد ملخ) و شاخصهای مستخرج از تصاویر ماهوارهای لندست 8 (LST, TCI, OSAVI, BSI) بعنوان ورودیهای مدل شبکه عصبی پرسپترون چند لایه (MLP) بمنظور برآورد تعداد ملخ در مقیاس پیکسل سایز استفاده شد. به همین منظور دادهها بصورت تصادفی به دو مجموعه آموزش (70 درصد) و تست (30 درصد) اختصاص یافتند. بمنظور ارزیابی نتایج از دو ضریب همبستگی (R) و ضریب نش ساتکلیف (NSE) استفاده شد. نتایج نشان داد که ورودیهای مدل شبیهساز بدرستی انتخاب شده (R=0.08) و ساختار مدل شبیهساز نیز بگونهای بوده که با دقت بسیار بالا توانسته تعداد ملخ را شبیهسازی نماید بنحوی که مقادیر NSE در دو مرحله آموزش و تست بترتیب در حدود 98/0 و 99/0 بدست آمده است. نتایج نشان داد که مقادیر رطوبت خاک با R=0.9 و مقادیر شاخص TCI با R=0.98 بترتیب کمترین و بیشترین ضریب همبستگی با تعداد ملخ اندازهگیری شده را داشتهاند. نتایج تحقیق حاضر نشان داد که استفاده همزمان از دادههای زمینی و شاخصهای مستخرج از تصاویر ماهوارهای در قالب مدلهای ماشین لرنینگ میتواند در شبیهسازی زیستگاه ملخ مراکشی بسیار مفید واقع شود. روش پیشنهادی در تحقیق حاضر امکان پایش جمعیت ملخ مراکشی در سطوح وسیع و بازههای زمانی مختلف – با توجه به دسترس بودن تصاویر ماهوارهای- را برای متخصصین و تصمیم گیران مدیریتی فراهم میآورد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| استان گلستان؛ تحلیل زمانی-مکانی؛ شاخصهای بیوفیزیکی؛ ملخهای شاخک کوتاه؛ مدلهای یادگیری ماشین | ||
| مراجع | ||
|
REFERENCES Agris, F. (2023). Biological and phenological characteristics of the Moroccan locust (Dociostaurus maroccanus (Thunberg, 1815)) in the southern zones of Azerbaijan. Bulletin of Science and Practice, 35. https://doi.org/10.33619/2414-2948/95/04 Bento, V. A., Trigo, I. F., Gouveia, C. M., & DaCamara, C. C. (2018). Contribution of Land Surface Temperature (TCI) to Vegetation Health Index: A Comparative Study Using Clear Sky and All-Weather Climate Data Records. Remote Sensing, 10(9), 1324. https://doi.org/10.3390/rs10091324 Cease, A. J., Elser, J. J., Ford, C. F., Hao, S., Kang, L., & Harrison, J. F. (2012). Heavy livestock grazing promotes locust outbreaks by lowering plant nitrogen content. Science, 335(6067), 467-469. DOI:10.1126/science.1214433 Cressman, K. (2013). Role of remote sensing in desert locust early warning. Journal of Applied Remote Sensing, 7(1), 075098. https://doi.org/10.1117/1.JRS.7.075098 Fern, R. R., Foxley, E. A., Bruno, A., & Morrison, M. L. (2018). Suitability of NDVI and OSAVI as estimators of green biomass and coverage in a semi-arid rangeland. Ecological Indicators, 94, 16-21. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2018.06.029 Fuentes, S., & Chang, J. (2022). Methodologies used in remote sensing data analysis and remote sensors for precision agriculture. Sensors,22(20), 7898. https://doi.org/10.3390/s22207898 Gao, L., Wang, X., Johnson, B. A., Tian, Q., Wang, Y., Verrelst, J., Mu, X., & Gu, X. (2020). Remote sensing algorithms for estimation of fractional vegetation cover using pure vegetation index values: A review. ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing : official publication of the International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS), 159, 364–377. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.11.018 Gómez, D., Salvador, P., Sanz, J., & Casanova, J. L. (2020). Modelling desert locust presences using 32-year soil moisture data on a large-scale. Ecological Indicators,117, 106655. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.106655
González-Serna, M. J., Cordero, P. J., & Ortego, J. (2020). Insights into the neutral and adaptive processes shaping the spatial distribution of genomic variation in the economically important Moroccan locust (Dociostaurus maroccanus). Ecology and Evolution, 10(9), 3991–4008. https://doi.org/10.1002/ece3.6167 Singh, J., & Banerjee, R. (2019). A Study on Single and Multi-layer Perceptron Neural Network,” in 3rd International Conference on Computing Methodologies and Communication (ICCMC), Erode, India: IEEE, Mar. pp. 35–40. https://doi.org/10.1109/ICCMC.2019.8819775. Symmons, P. M., & Cressman, K. (2001). Desert locust guidelines : biology and behavior (2nd ed.). FAO, Rome, 42. Kasalo, N., Tvrtković, N., Bogić, D., Kokan, B., Vuković, M., Kučinić, M., & Skejo, J. (2024). An Overview of Orthoptera Mass Occurrences in Croatia from 1900 to 2023. Insects, 15(2), 82. https://doi.org/10.3390/insects15020082 Kruse, R., Mostaghim, S., Borgelt, C., Braune, C., & Steinbrecher, M. (2022). Multi-layer Perceptrons. In: Computational Intelligence. Texts in Computer Science. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-42227-1_5. Klein, I., Oppelt, N., & Kuenzer, C. (2021). Application of remote sensing data for locust research and management—A review. Insects, 12(3), 233. https://doi.org/10.3390/insects12030233 Klein, I., Cocco, A., Uereyen, S., Mannu, R., Floris, I., Oppelt, N., & Kuenzer, C. (2022a). Outbreak of Moroccan locust in Sardinia (Italy): A remote sensing perspective. Remote Sensing, 14(23), 6050. https://doi.org/10.3390/rs14236050 Klein, I., van der Woude, S., Schwarzenbacher, F., Muratova, N., Slagter, B., Malakhov, D. & Kuenzer, C. (2022b). Predicting suitable breeding areas for different locust species–A multi-scale approach accounting for environmental conditions and current land cover situation. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 107, 102672. https://doi.org/10.1016/j.jag.2022.102672 Klein, I., Uereyen, S., Eisfelder, C., Pankov, V., Oppelt, N., & Kuenzer, C. (2023). Application of geospatial and remote sensing data to support locust management. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 117, 103–212. https://doi.org/10.1016/j.jag.2023.103212 Khairov, K. S., Lazutkaite, E., & Latchininsky, A. V. (2024). Distribution, population dynamics, and management of Moroccan locust Dociostaurus maroccanus (Thunberg, 1815) (Orthoptera, Acrididae) in Tajikistan. Insects, 15 (9), 684. https://doi.org/10.3390/insects15090684 Latchininsky, A. V. (1998). Moroccan locust Dociostaurus maroccanus (Thunberg, 1815): A faunistic rarity or an important economic pest? Journal of Insect Conservation, 2, 167–178. https://doi.org/10.1023/A:1009639628627 Latchininsky, A. V. (2013). Locusts and remote sensing: A review. Journal of Applied Remote Sensing, 7(1), 075099. https://doi.org/10.1117/1.JRS.7.075099 Lu, L., Kong, W., Qimuge, E., Ye, H., Sun, Z., Wang, N., Du, B., Zhou, Y., Huan, W., & Weijun. (2022). Detecting key factors of grasshopper occurrence in typical steppe and meadow steppe by integrating machine learning model and remote sensing data. Insects, 13(10), 894. https://doi.org/10.3390/insects13100894 Mansouri Razi, D. (2024). Moroccan Locust habitat modeling using biophysical indices derived from satellite imagines (Case study: Gonbad Kavoos). Master’s thesis. Shahrood University of Technology. Shahrood, Iran. Marescot, L., Fernandez, E., Dridi, H., Benahi, A. S., Hamouny, M. L., Ould Maeno, K. O., Escorihuela, M. J., Paolini, G., & Piou, C. (2024). A forecasting model for desert locust presence using real-time satellite imagery. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 37, 1–13. https://doi.org/10.2139/ssrn.4944726 Pener, M. P., & Simpson, S. J. (2009). Locust phase polyphenism: an update. Advances in insect physiology, 36, 1-272. https://doi.org/10.1016/S0065-2806(08)36001-9 Piou, C., Gay, P. E., Benahi, A. S., Babah Ebbe, M. A. O., Chihrane, J., Ghaout, S., Cisse, S., Diakite, F., Lazar, M., Cressman, K., Merlin, O., & Escorihuela, M. J. (2019). Soil moisture from remote sensing to forecast desert locust presence. Journal of Applied Ecology, 56(4), 966–975. https://doi.org/10.1111/1365-2664.13323 Piou, C., & Marescot, L. (2023). Spatiotemporal risk forecasting to improve locust management. Current Opinion in Insect Science, 56, 101024. https://doi.org/10.1016/j.cois.2023.101024 Peng, W., Ma, N. L., Zhang, D., Zhou, Q., Yue, X., Khoo, S. C., Yang, H., Guan, R., Chen, H., Zhang, X., Wang, Y., Wei, Z., Suo, C., Peng, Y., Yang, Y., Lam, S. S., & Sonne, C. (2020). A review of historical and recent locust outbreaks: Links to global warming, food security and mitigation strategies. EnvironmentalResearch, 191, 110046. https://doi.org/10.1016/j.envres.2020.110046 Rhodes, K., & Sagan, V. (2022). Integrating remote sensing and machine learning for regional-scale habitat mapping: Advances and future challenges for desert locust monitoring. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, 10(2), 289319. https://doi.org/10.1109/MGRS.2022.3159834 Royan M, Sepehry A, Barani H, Afshari A. Relationship between Moroccan Locust (Dociostaurus maroccanus) Population Densities and Rangeland Plant Properties in Qaraqar-Bozorg Rangelands of Golestan Province: A Case Study. PEC 2022; 10 (21) : 8 URL: http://pec.gonbad.ac.ir/article-1-868-fa.html Safarova, I. (2023). Biological and phenological characteristics of the Moroccan locust (Dociostaurus maroccanus (Thunberg, 1815)) in the southern zones of Azerbaijan. Bulletin of Science and Practice, 9(10), 35–40. https://doi.org/10.33619/2414-2948/95/04 Tang, Q., Feng, J., Zong, D., Zhou, J., Hu, X., Wang, B., & Wang, T. (2023). Potential spread of desert locust Schistocerca gregaria (Orthoptera: Acrididae) under climate change scenarios. Diversity, 15(10), 1038. https://doi.org/10.3390/d15101038 Wei, S., Liu, X., McNeill, M. R., Wang, Y., Sun, W., Tu, X., ... & Zhang, R. (2023). Identification of spatial distribution and drivers for grasshopper populations based on geographic detectors. Ecological Indicators, 154, 110500. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.110500 Yao, X., Lu, S., Gu, J., Zhang, L., Yang, J., Fan, C., & Li, L. (2021). A locust remote sensing monitoring system based on dynamic model library. Computers and Electronics in Agriculture, 186, 106218. https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106218 Zhang, X., Huang, W., Ye, H., & Lu, L. (2023). Study on the identification of habitat suitability areas for the dominant locust species Dasyhippus barbipes in Inner Mongolia. Remote Sensing, 15(21), 1718. https://doi.org/10.3390/rs15211718 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 139 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1 |
||