تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,573 |
تعداد مقالات | 71,036 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,504,699 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,768,720 |
پیشبینی تبخیر-تعرق روزانه برنج در مقیاس مزرعه با استفاده از رویکرد یادگیری ماشین | ||
تحقیقات آب و خاک ایران | ||
دوره 53، شماره 12، اسفند 1401، صفحه 2793-2807 اصل مقاله (1.68 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2022.350978.669391 | ||
نویسندگان | ||
هما نوغان کار1؛ محمود رائینی1؛ محمد علی غلامی سفیدکوهی* 1؛ مجید مبینی2 | ||
1گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی زراعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ساری، ایران | ||
2دانشکده مهندسی برق، موسسه آموزش عالی صنعتی مازندران، بابل، ایران | ||
چکیده | ||
پیشبینی کوتاهمدت تبخیر-تعرق روزانه گیاه در کشاورزی دقیق و مدیریت آبیاری اهمیت فراوانی دارد. در این مقاله، روشی برای پیشبینی کوتاه مدت نقشههای تبخیر-تعرق روزانه گیاه برنج با استفاده از تصاویر ماهوارهای و الگوریتمهای یادگیری ماشین ارائه شده است. پس از تلفیق باندهای تصاویر لندست 8 و مودیس با استفاده از روش STARFM، تصاویر تبخیر-تعرق روزانه به کمک الگوریتم METRIC تولید و برای پیشبینی نقشههای تبخیر-تعرق روزهای بعدی به عنوان ورودی به ماشین بردار ارتباط (RVM) و حافظه کوتاه-مدت طولانی (LSTM) اعمال شدند. دو سناریو برای پیشبینی در نظر گرفته شد. در سناریوی اول، با استفاده از یک تصویر و یک گام زمانی شش روزه، تصویر شش روز بعد پیشبینی شد. در سناریوی دوم، پیشبینی برای روزهای متوالی تا شش روز انجام شد. ضریب همبستگی بین مقادیر پیشبینی شده توسط RVM و مقادیر واقعی برای سناریوی اول و دوم به ترتیب 89/0 و 84/0 بدست آمد که نشان دهنده دقت قابل قبول این دو سناریو در پیشبینی تبخیر-تعرق است. در سناریوی نخست، مقادیر R2 برای دو روش RVM و LSTM به ترتیب برابر با 8/0 و 59/0 بدست آمد که نشان میدهد RVM در مقایسه با LSTM از دقت بیشتری برای پیشبینی تبخیر-تعرق برخوردار است. مقدار RMSE برای RVM در سناریوی اول و دوم به ترتیب برابر با 56/0 و 82/0 و مقدار MAE نیز به ترتیب برابر با 43/0 و 66/0 بدست آمد که نشان از خطای کمتر ناشی از پیکرهبندی انجام شده در سناریوی اول میباشد. | ||
کلیدواژهها | ||
الگوریتم METRIC؛ تلفیق تصاویر ماهوارهای؛ ماشین بردار ارتباط؛ LSTM | ||
مراجع | ||
Ahmed AM, Deo RC, Feng Q, Ghahramani A, Raj N, Yin Z, Yang L. (2021). Hybrid deep learning for week-ahead evapotranspiration forecasting. Stoch Environ Res Risk Assess 36, 831–849.
Allen RG, Tasumi M, Morse A, Trezza R, Wright JL, Bastiaanssen W, Kramber W, Lorite I, Robison CW. (2007a). Satellite-based energy balance for mapping evapotranspiration with internalized calibration (metric)—applications. Journal of irrigation and drainage engineering. 133(4):395–406.
Allen RG, Tasumi M, Trezza R. (2007b). Satellite-based energy balance for mapping evap-otranspiration with internalized calibration (metric)—model. Journal of irrigation and drainage engineering. 133(4):380–394.
Althoff D, Bazame HC, Filgueiras R, Dias SHB. (2018). Heuristic methods applied in reference evapotranspiration modeling. Ciˆencia e Agrotecnologia. 42:314–324.
Babaeian E, Paheding S, Siddique N, Devabhaktuni VK, Tuller M. (2021). Forecasting of evapotranspiration from ground and remote sensing observations with deep learning. In: AGU Fall Meeting 2021. AGU.
Bchir, A., M’nassri, S., Dhib, S., Amri, A. E., & Mulla, D. (2021). Estimating and mapping evapotranspiration in olive groves of semi-arid Tunisia using empirical formulas and satellite remote sensing. Arabian Journal of Geosciences, 14(24), 1-9.
Bhandari SK. (2021). Application of machine learning for estimating reference evapotranspiration and crop yield based on climatological data [Master dissertation]. Kansas State University, Manhattan, Kansas
Bhattarai N, Quackenbush LJ, Im J, Shaw SB. (2017). A new optimized algorithm for automating endmember pixel selection in the sebal and metric models. Remote Sensing of Environment. 196:178–192.
Carter C, Liang S. (2019). Evaluation of ten machine learning methods for estimating terrestrial evapotranspiration from remote sensing. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 78:86–92.
Chen, J. M., & Liu, J. (2020). Evolution of evapotranspiration models using thermal and shortwave remote sensing data. Remote Sensing of Environment, 237, 111594.
Damavandi, H.G., Shah, R., Stampoulis, D., Wei, Y., Boscovic, D. and Sabo, J. (2019). Accurate prediction of streamflow using long short-term memory network: a case study in the Brazos River Basin in Texas. International Journal of Environmental Science and Development, 10(10), pp.294-300.
Dingre, S. K., & Gorantiwar, S. D. (2020). Determination of the water requirement and crop coefficient values of sugarcane by field water balance method in semiarid region. Agricultural Water Management, 232, 106042.
Dong, J., Zhu, Y., Jia, X., Han, X., Qiao, J., Bai, C., & Tang, X. (2022). Nation-scale reference evapotranspiration estimation by using deep learning and classical machine learning models in China. Journal of Hydrology, 604, 127207.
Dou X, Yang Y. (2018). Evapotranspiration estimation using four different machine learning approaches in different terrestrial ecosystems. Computers and Electronics in Agriculture. 148:95–106.
Elbeltagi, A., Kumari, N., Dharpure, J. K., Mokhtar, A., Alsafadi, K., Kumar, M., ... & Kuriqi, A. (2021). Prediction of combined terrestrial evapotranspiration index (CTEI) over large river basin based on machine learning approaches. Water, 13(4), 547.
Ferreira LB, da Cunha FF, de Oliveira RA, Fernandes Filho EI. (2019). Estimation of reference evapotranspiration in brazil with limited meteorological data using ann and svm–a new approach. Journal of Hydrology. 572:556–570.
Filgueiras R, Mantovani EC, Dias SHB, Fernandes Filho EI, da Cunha FF, Neale CMU. (2019). New approach to determining the surface temperature without thermal band of satellites. European Journal of Agronomy. 106:12–22.
Gao F, Masek J, Schwaller M, Hall F. (2006). On the blending of the landsat and modis surface reflectance: Predicting daily landsat surface reflectance. IEEE Transactions on Geoscience and Remote sensing. 44(8):2207–2218.
Liakos KG, Busato P, Moshou D, Pearson S, Bochtis D. (2018). Machine learning in agriculture: A review. Sensors. 18(8):2674.
Luo, J., Dou, X., & Ma, M. (2022). Evaluation of Empirical and Machine Learning Approaches for Estimating Monthly Reference Evapotranspiration with Limited Meteorological Data in the Jialing River Basin, China. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(20), 13127.
Newcome, M. E. (2021). The application of unmanned aerial vehicle to precision agriculture: chlorophyll, nitrogen, and evapotranspiration estimation. Advance Journal of Science, Engineering and Technology, 6(5), 9-13.
Numata I, Khand K, Kjaersgaard J, Cochrane MA, Silva SS. (2017). Evaluation of landsat-based metric modeling to provide high-spatial resolution evapotranspiration estimates for amazonian forests. Remote Sensing. 9(1):46.
Patil AP, Deka PC. (2016). An extreme learning machine approach for modeling evapotran-spiration using extrinsic inputs. Computers and Electronics in Agriculture. 121:385–392.
Reyes-Gonz´alez A, Kjaersgaard J, Trooien T, Hay C, Ahiablame L. (2017). Comparative analysis of metric model and atmometer methods for estimating actual evapotranspiration. International Journal of Agronomy.
Roy DK. (2021). Long short-term memory networks to predict one-step ahead reference evapotranspiration in a subtropical climatic zone. Environmental Processes. 8(2):911–941.
Roy DK, Sarkar TK, Kamar SSA, Goswami T, Muktadir MA, Al-Ghobari HM, Alataway A, Dewidar AZ, El-Shafei AA, Mattar MA. (2022). Daily prediction and multi-step forward forecasting of reference evapotranspiration using lstm and bi-lstm models. Agronomy. 12(3):594.
Sheffield, J., Wood, E. F., Pan, M., Beck, H., Coccia, G., Serrat‐Capdevila, A., & Verbist, K. (2018). Satellite remote sensing for water resources management: Potential for supporting sustainable development in data‐poor regions. Water Resources Research, 54(12), 9724-9758.
Talib A, Desai AR, Huang J, Griffis TJ, Reed DE, Chen J. (2021). Evaluation of prediction and forecasting models for evapotranspiration of agricultural lands in the midwest us. Journal of Hydrology. 600:126579.
Tikhamarine Y, Malik A, Kumar A, Souag-Gamane D, Kisi O. (2019). Estimation of monthly reference evapotranspiration using novel hybrid machine learning approaches. Hydrological sciences journal. 64(15):1824–1842.
Tipping ME. (2001). Sparse bayesian learning and the relevance vector machine. Journal of machine learning research. 1(Jun):211–244.
Vapnik VN. (1999). An overview of statistical learning theory. IEEE transactions on neural networks. 10(5):988–999.
Yang R, Singh SK, Tavakkoli M, Amiri N, Karami MA, Rai R. (2022). Continuous video stream pixel sensor: A cnn-lstm based deep learning approach for mode shape prediction. Structural Control and Health Monitoring. 29(3): e2892.
Esmaeili S, Khoshkhoo Y, Babaei Kh, Asadi Oskouei E. (2018). Estimating rice actual evapotranspiration using METRIC algorithm in a part of the north of Iran. J. of Water and Soil Conservation. 24(6): 105-122. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 230 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 244 |