تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,504 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,122,393 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,230,216 |
مقایسه روشهای مختلف دادهکاوی برای نقشهبرداری رقومی ذرات اولیه خاک در اراضی دشت سمنان | ||
تحقیقات آب و خاک ایران | ||
مقاله 8، دوره 51، شماره 2، اردیبهشت 1399، صفحه 375-385 اصل مقاله (1.21 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2019.285195.668259 | ||
نویسندگان | ||
علی اصغر ذوالفقاری* 1؛ محمد رضا یزدانی2؛ مهین خسروی3؛ سید مهدی محمودی4 | ||
1استادیار گروه مدیریت مناطق خشک دانشگاه سمنان، سمنان، ایران | ||
2گروه بیابان زداییدانشکده ،کویر شناسی دانشگاه سمنان، سمنان، ایران | ||
3دانشجوی دکتری گروه مناطق خشک، دانشکده کویرشناسی، دانشگاه سمنان، سمنان، ایران | ||
4گروه آمار، دانشکده علوم پایه، دانشگاه سمنان، سمنان، ایران | ||
چکیده | ||
آگاهی از نحوه توزیع فضایی اندازه ذرات اولیه خاک برای مدیریت اراضی، مدیریت منابع، اجرای برنامهها و مدلسازی دیگر خصوصیات خاک ضروری است. در سالهای اخیر با پیشرفتهای روشهای دادهکاوی و با در اختیار بودن دادههای ارزان قیمت حاصل از تصاویر ماهوارهای، روشهای نقشهبرداری رقومی خاک برای پیشبینی توزیع فضایی ذرات اولیه خاک به وفور مورد استفاده قرار گرفته است. لذا هدف این تحقیق، پیشبینی فضایی ذرات اولیه خاک از قبیل رس، شن و سیلت با استفاده از نقشهبرداری رقومی خاک در اراضی کشاورزی دشت سمنان میباشد. همچنین بررسی کارایی سه روش دادهکاوی برای تهیه نقشه رقومی ذرات خاک از دیگر اهداف این مطالعه است. برای رسیدن به این اهداف، مجموع 84 نمونه خاک از عمق0 تا 20 سانتیمتر جمعآوری شدند. همچنین متغیرهای محیطی با استفاده از تصاویر سنجنده OLI ماهواره لندست برای برقراری ارتباط با ذرات خاک استخراج گردید. در این مطالعه از مدل خطی حداقل مربعات جزئی (PLS) و دو مدل غیرخطی شامل جنگل تصادفی (RF)، ماشین تقویتشده گرادیان (GBM) جهت ارتباط میان متغیرهای محیطی و ذرات اولیه خاک استفاده شد. مدلهای موردمطالعه با استفاده از روش اعتبارسنجی متقابل واسنجی ارزیابی شدند. به منظور بررسی کارایی مدلهای مختلف دادهکاوی از آمارههای میانگین ریشهی مربعات خطا (RMSE)، ضریب تبیین ( R2) و میانگین قدر مطلق خطا (MAE) استفاده شد. بر اساس نتایجRMSE ،R2 و MAE مدلRF با مقادیر این آمارهها بهترتیب برای ذرات شن (60/15، 35/0 و 62/12)، سیلت (49/11، 33/0و 34/9) و برای ذرات رس (42/8، 28/ 0و 9/5) بودند، این نتایج نشان داد که مدل RF به نسبت مدلهای PLS و GBM دارای کارایی و دقت بیشتری در پهنهبندی ذرات اولیه خاک است. نتایج نشان داد که مهمترین متغیرهای محیطی، برای پیشبینی ذرات اولیه خاک باندهای 10، 5 و شاخص گچ ( GI) میباشند. بنابراین، متغیرهایی که دارای طیف مادونقرمز نزدیک و مادونقرمز حرارتی بودند، سهم عمدهای در توصیف مکانی ذرات خاک را بر عهده داشتند. | ||
کلیدواژهها | ||
اراضی کشاورزی؛ داده کاوی؛ نقشه برداری رقومی | ||
مراجع | ||
Bellinaso, H., Demattê, J. A. M., and Romeiro, S. A. (2010). Soil spectral library and its use in soil classification. Revista Brasileira de Ciência do Solo. 34(3): 861-870. Curcio D., Ciraolo G., D’Asaro F., and Minacapillia M. (2013). Prediction of soil texture distributions using VNIR SWIR reflectance spectroscopy. Procedia Environmental Sciences. 19:494 – 503. Florinsky, I. V., Eilers, R. G., Manning, G. R., and Fuller, L. G. (2002). Prediction of soil properties by digital terrain modelling. Environmental Modelling & Software. 17(3): 295-311. Forkuor, G., Hounkpatin, O. K., Welp, G., & Thiel, M. (2017). High resolution mapping of soil properties using remote sensing variables in south-western Burkina Faso: a comparison of machine learning and multiple linear regression models. PloS one, 12(1), e0170478. Gee, G.W., and Bauder, J.W. (1986). Particle- size analysis, In: Klute, A., et al. (Ed.), Methods of soil analysis. Part1, Physical and mineralogical methods, seconded. ASA, Inc., Madison, WI, pp. 383–411. Genuer, R., Poggi, J. M., and Tuleau-Malot, C. (2010). Variable selection using random forests. Pattern Recognition Letters, 31(14): 2225-2236. Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., and Franklin, J. (2005). The elements of statistical learning: data mining, inference and prediction. The Mathematical Intelligencer, 27(2): 83-85. Hengl, T., Heuvelink, G. B., Kempen, B., Leenaars, J. G., Walsh, M. G., Shepherd, K. D., and Tondoh, J. E. (2015). Mapping soil properties of Africa at 250 m resolution: Random forests significantly improve current predictions. PloS one, 10(6), e0125814. Khanamani, A., Jafari, R., Jafari, A., Sangoony, H., and Shahbazi, A. (2011). Evaluation of soil status using RS and GIS technology (Case study: Segzi plain). Journal of Applied RS & GIS Techniques in Natural Resource Science, 2(3): 25-37. Kuhn, M., & Johnson, K. (2013). Applied predictive modeling (Vol. 26). New York: Springer. Liu, Z. P., Shao, M. A., and Wang, Y. Q. (2013). Large-scale spatial interpolation of soil pH across the Loess Plateau, China. Environmental Earth Sciences, 69(8): 2731-2741. Mahmoudabadi, E., Karimi, A., Haghnia, G. H., and Sepehr, A. (2017). Digital soil mapping using remote sensing indices, terrain attributes, and vegetation features in the rangelands of northeastern Iran. Environmental monitoring and assessment, 189(10): 500. Malone, B. P., McBratney, A. B., Minasny, B., and Laslett, G. M. (2009). Mapping continuous depth functions of soil carbon storage and available water capacity. Geoderma, 154(1-2): 138-152. Makabe, S., Kakuda, K. I., Sasaki, Y., Ando, T., Fujii, H., and Ando, H. (2009). Relationship between mineral composition or soil texture and available silicon in alluvial paddy soils on the Shounai Plain, Japan. Soil science and plant nutrition, 55(2): 300-308. McBratney, A. B., Santos, M. M., and Minasny, B. (2003). On digital soil mapping. Geoderma. 117(1-2): 3-52. Minasny, B., and Hartemink, A. E. (2011). Predicting soil properties in the tropics. Earth-Science Reviews. 106(1-2): 52-62. Minasny, B., and McBratney, A. B. (2006). A conditioned Latin hypercube method for sampling in the presence of ancillary information. Computers & geosciences. 32(9): 1378-1388. Myles, A. J., Feudale, R. N., Liu, Y., Woody, N. A., and Brown, S. D. (2004). An introduction to decision tree modeling. Journal of Chemometrics: A Journal of the Chemometrics Society. 18(6): 275-285. Nauman, T. W., and Thompson, J. A. (2014). Semi-automated disaggregation of conventional soil maps using knowledge driven data mining and classification trees. Geoderma. 213, 385-399. R Development Core Team (2015). R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna Austria.http://www. Rproject.org/. Ryan, P. J., McKenzie, N. J., O’Connell, D., Loughhead, A. N., Leppert, P. M., Jacquier, D., and Ashton, L. (2000). Integrating forest soils information across scales: spatial prediction of soil properties under Australian forests. Forest Ecology and Management. 138(1-3): 139-157. 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. Summers, D., Lewis, M., Ostendorf, B., and Chittleborough, D. (2011). Visible near-infrared reflectance spectroscopy as a predictive indicator of soil properties. Ecological Indicators. 11(1): 123-131.
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. Taghizadeh‐mehrjardi, R., Toomanian, N., Khavaninzadeh, A. R., Jafari, A., and Triantafilis, J. (2016a). Predicting and mapping of soil particle‐size fractions with adaptive neuro‐fuzzy inference and ant colony optimization in central I ran. European Journal of Soil Science. 67(6): 707-725. Taghizadeh-Mehrjardi, R., Nabiollahi, K., and Kerry, R. (2016b). Digital mapping of soil organic carbon at multiple depths using different data mining techniques in Baneh region, Iran. Geoderma. 266: 98-110. Tayebi, M., Naderi, M., Mohammadi, J., & Zadeh, M. H. (2018). Comparing different statistical models and pre-processing techniques for estimation of soil particles using VNIR/SWIR spectrum. Journal of Water and Soil. 32(1): 73-85. (In Farsi). Vaysse, K., and Lagacherie, P. (2015). Evaluating digital soil mapping approaches for mapping GlobalSoilMap soil properties from legacy data in Languedoc-Roussillon (France). Geoderma Regional. 4: 20-30. Zeraatpisheh, M., Ayoubi, S., Jafari, A., and Finke, P. (2017). Comparing the efficiency of digital and conventional soil mapping to predict soil types in a semi-arid region in Iran. Geomorphology. 285: 186-204. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 805 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 515 |