به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

spatial modeling

در نشریات گروه کشاورزی
  • عبدالحسین بوعلی، نرگس کریمی نژاد*، محسن حسینعلی زاده

    تدوین استراتژی های مناسب برای ارزیابی کمی فرسایش بادی با دقت بالا اهمیت زیادی دارد. در این تحقیق 50 نقطه شواهد زمینی انتخاب شدند؛ سپس 8 شاخص سرعت باد، کاربری اراضی، شوری خاک، رطوبت خاک، بافت سطحی خاک، تراکم پوشش گیاهی، مقدار بارش و مدل رقومی ارتفاعی که با داده های میدانی همبستگی داشتند، برای مدل سازی انتخاب شدند. چهار روش یادگیری ماشین به ترتیب  SVM, GBM, GLM و  RF برای مدل سازی خطر فرسایش بادی در منطقه مورد مطالعه مورد استفاده قرار گرفت. به منظور ارزیابی عملکرد مدل ها، از 3 شاخص ضریب کاپا، منحنی تشخیص عملکرد (ROC) و آمار واقعی مهارت مرتبط با آستانه (tss) استفاده شد. درنهایت از میانگین وزنی مدل ترکیبی در بسته آماری SDM، برای کاهش عدم قطعیت در مدل سازی منطقه استفاده شد. براساس نتایج به دست آمده، مدل SVM با 95/0AUC = ، 97/0TSS =  و 87/0kappa= بهترین عملکرد را داشته است. براساس مدل ترکیبی منطقه مورد مطالعه ازنظر شدت فرسایش بادی 44% در کلاس کم، 16% در کلاس متوسط، 15% در کلاس شدید و 25% در کلاس بسیار شدید قرار گرفته است. بنابراین با در نظر گرفتن نتایج مدل ترکیبی (به عنوان مدلی با کمترین عدم قطعیت)، می توان از پیشروی فرایند تخریب سرزمین و فرسایش بادی کاست.

    کلید واژگان: فرسایش بادی، تخریب سرزمین، گوگل ارث انجین، مدل سازی مکانی
    Abdolhossein Boali, Narges Kariminejad *, Mohsen Hosseinalizdeh
    Introduction

    Characterized by fragile ecosystems, dry regions are prone to frequent damage and wind erosion, making it crucial to develop effective strategies for accurately assessing wind erosion. Therefore, this study sought to model and prepare a wind erosion risk map using remote sensing and machine learning approaches in Sabzevar City. Throughout the past decades, this region has continuously suffered from land degradation, water and wind erosion, land use conversion, and groundwater depletion. Thus, this study identified the most important parameters contributing to wind erosion in the study area after reviewing the sources of wind erosion and its evaluation models. Moreover, a distance measurement index was considered for each individual parameter. Also, machine learning methods were used to model and prepare the wind erosion map of Sabzevar city using the remote sensing indicators prepared and auxiliary points obtained by reviewing previous studies. Finally, to reduce the uncertainty of the results, the combined modeling method was used to prepare the wind erosion map. 

    Material and methods

    fifty ground data points were collected through performing field visits and reviewing the previous studies conducted in the study area. Accordingly, eight factors, including wind speed, land use, soil salinity, soil moisture, soil texture, vegetation density, precipitation, and digital elevation model (DEM) were selected based on the review of the related literature review. Then, to model wind erosion in the study area, the values found for each of the aforementioned factors were correlated with the field data. Moreover, four machine learning techniques, including SVM, GBM, GLM, and RF were used to predict wind erosion risk in the study area. In addition, the kappa coefficient, ROC curve, and True Skill Statistics (TSS) were used to assess model performance. Finally, a combined model was employed in the SDM statistical package to minimize the uncertainty of regional modeling. 

    Results

    The SVM model demonstrated the best performance with AUC = 0.95, TSS = 0.97, and kappa = 0.87. The results indicated that the eastern regions of the study area were affected the most by severe wind erosion. Moreover, the combined model revealed that 44% of the area fell within the low wind erosion class (5340 square kilometers), 16% in the medium class (2007 square kilometers), 15% in the severe class (1916 square kilometers), and 25% in the very severe class (3122 square kilometers). The results of the significance of the variables showed that wind speed, precipitation, vegetation density, and surface moisture (NDMI) were the most important factors that contributed to the region’s wind erosion, respectively. Furthermore, land use change, soil salinity, and soil surface texture were found to have the least contribution to wind erosion in the study area, respectively. These findings can help the relevant decision-makers to set managerial policies and practical plans to avoid the risks of wind erosion. 

    Discussion and Conclusion

    effective planning, optimal management, and corrective measures can be made and implemented to prevent land degradation and wind erosion in the affected areas by using the combined model with the least uncertainty. Generally, modeling wind erosion and preparing its map play a fundamental role in environmental studies. In this study, four models were applied in the form of an SDM statistical package, where the accuracy of the evaluation results clearly identified the best model. The difference in the results obtained from the performance of the models confirmed the uncertainty between them. Therefore, it appears that using a combined approach can be a suitable solution to reduce the uncertainty of modeling. The results of the study also suggested that the western areas of Sabzevar City were the most important centers of wind erosion production, where the surface of the hills was loamy and sandy. Thus, to avoid wind erosion in the study area, some corrective and biological measures are suggested, including the cultivation and development of salinity-resistant plant community cover, the cultivation of sand-loving plants, and the construction of windbreaks for sand dunes. While the measures performed so far in combating dust storms and wind erosion in Sabzevar city have proved to be ineffective, the intensified occurrence of dust in the region throughout the recent years and the irreparable consequences it has brought about make it necessary to devise and implement a comprehensive plan to deal with those phenomena. In this regard, the wind erosion risk intensity maps prepared in this study can be an efficient and appropriate tool for managing and reducing the effects of wind erosion and land destruction.

    Keywords: Wind Erosion, Land Degradation, Google Earth Engine, Spatial Modeling
  • Majid Afshari, Abbasali Vali*
    Aims

    This study modeled sensitive areas to dust storms in Isfahan province, which is sensitive to successive droughts, and dust storms because of its climatic condition, and proximity to the desert, using meteorological codes related to dust, AOD values, and Maximum Entropy model (MaxEnt).

    Materials & methods

    200 occurrence points of dust were determined using dust meteorological codes and AOD values of MODIS sensor, Terra satellite, (2011-2022). Ten parameters including temperature, rainfall, albedo, altitude, slope, land use, enhanced vegetation index (EVI), normalized difference moisture index (NDMI), normalized difference salinity index (NDSI), and frequency percentage of erosive wind seed were considered dust-predictive factors. Finally, the MaxEnt model was utilized for modeling dust susceptibility. The performance of the model was specified using the AUC value and the importance of each influential factor was identified utilizing the Jackknife test.

    Findings

      The findings indicated that areas susceptible to dust are mainly bare lands, salt lands, and poor rangeland located mostly in the north, northeast to parts of the east and southeast of the Province, and also the central parts towards the southwest of Isfahan Province. According to the results, the MaxEnt model, with AUC=0.72, had a good efficiency in modeling susceptible areas to dust storms in Isfahan Province.

    Conclusion

    The major conclusion of this study is that the MaxEnt model had good performance in mapping susceptible areas to dust in Isfahan Province. The results of this research can be useful for decision-makers in identifying the areas prone to dust storms.

    Keywords: AOD, dust storm, MaxEnt, spatial modeling, susceptibility
  • گردآفرین رضایی، فریدون سرمدیان*، علی محمدی ترکاشوند، جواد سید محمدی، مریم مرعشی علی آبادی

    آگاهی از توزیع مکانی شوری و کربن آلی خاک منجر به دستیابی به اطلاعات ارزشمندی می گردد که در اتخاذ تصمیمات مدیریتی برای فعالیت های کشاورزی موثر است. این مطالعه با هدف بررسی تغییرات مکانی قابلیت هدایت الکتریکی (EC) به عنوان بیانگر وضعیت شوری خاک و کربن آلی خاک (SOC) در دو لایه سطحی (صفر تا30 سانتی متر) و زیرسطحی (30-60 سانتی متر) با استفاده از چهار الگوریتم یادگیری ماشین جنگل تصادفی (RF)، درخت تصمیم (DTr)، رگرسیون بردار پشتیبان (SVR) و شبکه عصبی مصنوعی (ANN) در دشت قزوین انجام شد. بدین منظور، از 278 خاکرخ مطالعاتی نمونه برداری گردید و پس از عبور از الک دو میلی متر، مقادیر EC و SOC آنها اندازه گیری گردید. متغیرهای کمکی مستخرج از مدل رقومی ارتفاع و ماهواره لندست 8، شامل ارتفاع (Elevation)، تابش پخشیدگی (Diffuse)، شاخص همواری کف دره با درجه تفکیک بالا (MrVBF)، شاخص تفاوت پوشش گیاهی نرمال شده (NDVI)، شاخص خیسی ساگا (SWI) و شاخص جهت باد (WE) به عنوان نمایندگان عوامل خاکسازی مورد استفاده قرار گرفتند. نتایج نشان داد که مدل RF برای پیش بینی EC خاک در لایه سطحی با R2 برابر با 74/0 و RMSE 36/0 و nRMSE 07/0وهمچنین پیش بینی کربن آلی در هر دو لایه سطحی و زیر سطحی با R2 به ترتیب برابر با 90/0 و 80/0 و به دنبال آن مدل DTr برای پیش بینی شوری خاک در لایه زیرسطحی با R2 77/0 و RMSE/ 9/0 و nRMSE 17/0 نسبت به سایر مدل ها دارای صحت بالاتری بودند. همچنین، متغیرهای توپوگرافی شامل ارتفاع، شدت تابش پخشیدگی و شاخص همواری کف دره با درجه تفکیک بالا بیشترین ارتباط را با تغییرات شوری و کربن آلی خاک در هر دولایه سطحی و زیرسطحی داشتند. به طور کلی مدل های RF و DTr به همراه متغیرهای توپوگرافی توانستند تغییرات شوری و کربن آلی سطحی و زیرسطحی خاک را با صحت قابل قبول در منطقه مورد مطالعه ارایه نمایند؛ که نقشه های تهیه شده می توانند برای اعمال تصمیم های مدیریتی لازم در مورد خاک های  منطقه مورد استفاده قرار گیرند.

    کلید واژگان: تغییرات سطحی و عمقی، متغیرهای محیطی، مدلسازی رقومی، نقشه برداری ویژگی های خاک
    Gordafarin Rezaie, F. Sarmadian *, Ali Mohammadi Torkashvand, J. Seyedmohammadi, Maryam Marashi Aliabadi
    Introduction

    Knowledge of the spatial distribution of soil salinity and soil organic carbon (SOC) leads to obtaining valuable information that is effective in decision-making for agricultural activities. More than a third of the world's land is affected by salt, which threatens the growth and production of crops, and prevents the development of sustainable agriculture. The high electrical conductivity (EC) content in soils poses significant challenges in arid and semi-arid regions, greatly impacting agricultural production. Saline and sodic soils often exhibit high levels of sodium which is a key characteristic. The presence of sodium ions leads to the destabilization of soil aggregates and the dispersion of soil particles resulting in the closure of soil pores. Consequently, unfavorable changes occur in the soil physical, chemical, and biological properties increasing its susceptibility to water and wind erosion. Additionally, high sodium levels can lead to the decomposition of soil organic carbon (SOC). SOC is crucial for water retention, cation exchange, and nutrient availability, making its reduction in agricultural soils a significant threat to sustainable soil management. Therefore, the investigation of soils in terms of EC and SOC contents and their spatial distribution is of great importance to support decision-makers in agricultural development planning to reduce challenges related to food security in arid and semi-arid regions.

    Materials and Methods

    This study was conducted with the aim of investigating the EC and SOC in topsoil (0-30 cm) and subsoil (30-60 cm) layers using four machine learning (ML) algorithms namely, random forest (RF), decision tree (DTr), support vector regression (SVR) and artificial neural network (ANN) performed in Qazvin Plain. The study area includes a part of agricultural lands and natural areas of Alborz and Qazvin provinces, between the Nazarabad and Abyek cities in Iran. This region with an area of 60,000 hectares is located at latitude 35° 54´ to 36° 54´ to the north and 50° 15´ to 50° 39´ to the east. This research was carried out in four stages including (i) soil sampling and measuring the physical and chemical properties of the soil and preparation of environmental covariates from a digital elevation model (DEM) with spatial resolution 12.5 m and Landsat 8 satellite imagery with spatial resolution 30 m by SAGA GIS and ENVI software, (ii) spatial modeling of soil EC and SOC in the topsoil and subsoil layers by the RF, SVR, ANN, and DTr ML algorithms, (iii) evaluating the efficiency of the ML algorithms and determining the relative importance of environmental covariates, and (iv) preparation of spatial prediction maps of EC and SOC in the topsoil (0-30 cm) and subsoil (30-60 cm) layers in the study area.

    Results and Discussion

     The result of the spatial prediction maps of EC showed that the studied area has non-saline to very saline soils up to a depth of 60 cm. It is also possible that the EC equivalent shows a decreasing trend in soil salinity with a depth from 6.05 to 5.55 ds/m from the topsoil to the subsoil layer. The highest amount of SOC was observed in the surface layer equal to 3.3%. Globally SOC content decreased from the surface (average of 0.84%) to depth (average of 0.4%). The high spatial variability of SOC showed that the soils of the study area are affected by management activity. Environmental covariates were extracted as a proxy of topography and remote sensing indices including elevation, diffuse Insolation (Diffuse), Multi-Resolution Index of Valley Bottom Flatness (MrVBF), Normalized Differences Vegetation Index (NDVI), SAGA wetness index (SWI) and wind Effect (WE) were used as representatives of soil formation factors. The topography parameters, including the elevation, diffuse insolation, and Multi-Resolution Index of Valley Bottom Flatness, were most closely related to EC and SOC variations in each topsoil and subsoil layer. Elevation can be justified around 50% and 35% of EC and 28.56% and 29.47% of SOC variations in the topsoil and subsoil layers, respectively, followed by the diffuse variable can succeed to justified 19.7% and 25.1% of EC and 27.28% and 27.67% of SOC spatial variations in the topsoil and subsoil layers, respectively.The results confirmed that the RF was recognized as outperforming the ML model for predicting EC in the topsoil (R2 =0.74, RMSE =0.36, and nRMSE= 0.07), as well as predicting SOC in topsoil and subsoil layers (R2= 90 and R2=0.80), followed by the DTr for predicting EC (R2 0.77, RMSE/0.9, and nRMSE 0.17) in the subsoil layer in comparison other models.

    Conclusion

    The RF (Random Forest) and DTr (Decision Tree) models incorporating topographic parameters demonstrated satisfactory accuracy in predicting the variation of topsoil and subsoil electrical conductivity (EC) and soil organic carbon (SOC) in the study area. Topography plays a crucial role in soil formation, and elevation-based topographic attributes are commonly used as key predictors in digital soil mapping projects. The variability in topography influences water flow and sedimentation processes which, in turn, affects soil development and the spatial distribution of soil properties. The resulting soil maps can be valuable tools for decision-making programs related to soil management in the region.

    Keywords: Environmental covariates, soil properties mapping, spatial modeling, topsoil, subsoil variations
  • نسیم صحرایی، احمد لندی، سعید حجتی*
    مطالعه حاضر با هدف ارزیابی و مقایسه کارایی مدل های ماشین بردار پشتیبان (SVM) و جنگل تصادفی (RF) با استفاده از رویکرد نقشه برداری رقومی خاک (DSM) برای پیش بینی اجزا بافت خاک در بخشی از اراضی استان خوزستان انجام شد. در بهمن سال 1399، به منظور تعیین بافت خاک، 200 نمونه از خاک سطحی (عمق 10-0 سانتی متری) به صورت تصادفی طبقه بندی شده جمع آوری شدند. متغیرهای کمکی شامل مشتقات اولیه و ثانویه مدل رقومی ارتفاع (DEM) شامل (شیب، جهت شیب، شاخص شبکه آبراهه ای و...) و شاخص های طیفی و گیاهی سنجش از دور (RS) بودند که انتخاب دسته مناسب از آنها با استفاده از روش تجزیه مولفه های اصلی (PCA) انجام گرفت. بر اساس روش PCA، نه متغیر توپوگرافی از DEM و هشت شاخص پوشش گیاهی از RS برای پیش بینی اجزا بافت خاک (شن، سیلت و رس) انتخاب گردیدند. کارایی مدل ها با استفاده از آماره های ضریب تبیین (R2) و ریشه ی میانگین مربعات خطا (RMSE) مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج نشان داد مدل جنگل تصادفی از دقت بالاتر و خطا کمتری نسبت به مدل ماشین بردار پشتیبان (SVM) برخوردار است، به طوری که میزان R2 در این مدل برای شن 80/0، سیلت 81/0 و رس 78/0 و ریشه ی میانگین مربعات خطا (RMSE) در پیش بینی این ذرات به ترتیب 02/6، 89/5 و 02/6 بود. این درحالی است که R2 و RMSE در مدل ماشین بردار پشتیبان به ترتیب برای شن 39/0 و 70/13، سیلت 45/0 و 70/10 و رس46/0 و 32/9 بود. همچنین اهمیت نسبی متغیرهای استفاد شده در پیش بینی اجزای بافت خاک نشان داد شاخص شوری، شاخص روشنایی و شبکه آبراهه ای به همراه باند 6 ماهواره لندست 8 مهم ترین متغیرهای محیطی پیش بینی کننده ذرات رس، سیلت و ماسه بودند. بنابراین پیشنهاد می شود از مدل جنگل تصادفی به عنوان روشی مفید و قابل اعتماد در تهیه نقشه های رقومی بافت خاک در منطقه مورد مطالعه استفاده شود.
    کلید واژگان: مدل سازی مکانی، سنجش از دور، ماشین بردار پشتیبان، جنگل تصادفی
    Nasim Sahraei, Ahmad Landi, Saeid Hojati *
    This study aims to evaluate and to compare the efficiency of support vector machine (SVM) and random forest (RF) models using digital soil mapping approach to predict soil texture in part of Khuzestan province. In February 2021, before determining soil texture, 200 soil samples were taken using stratified random sampling from the surface layer )0-10 cm(. Auxiliary variables included primary and secondary derivatives of digital elevation model (DEM), remote sensing spectral indices (RS), from which the appropriate category was selected using principal component analysis (PCA). Based on PCA method, nine topographic variables from DEM and eight vegetation indices and spectra from RS were selected to predict soils texture components (sand, silt, and clay). The efficiency of the models was evaluated using the coefficient of determination (R2) and the root mean squared of the error (RMSE). The results indicated that the random forest model had higher accuracy and less error than the support vector machine model (SVM), so that values of R2 in this model were 0.80 for sand, 0.81 for silt, and 0.78 for clay, and the RMSE in the prediction of these particles were 6.02, 5.89 and 6.02, respectively. While the R2 and RMSE in the support vector machine model for prediction of sand, silt and clay were (0.39, 13.70), (0.45, 10.70), and (0.46, 9.32), respectively. Also, the results of this evaluation showed that salinity index, brightness index, and channel network in addition of the 6-band Landsat 8 satellite or the far infrared band were the most important environmental variables predicting clay, silt, and sand particles. In conclusion, we suggest using Random Forest model as a useful and reliable method in preparing digital maps of soil texture in the study area.
    Keywords: Spatial modeling, remote sensing, Soil Texture, Support vector machine, Random forest
  • احسان مرادی، علی طویلی*، محسن اسداللهی، محمدرضا احمدی رکن آبادی

    رویشگاه بالقوه گیاه مرتعی شنبلیله شیرازی (Trigonella elliptica) در اراضی مرتعی استان یزد با استفاده از الگوریتم جنگل تصادفی به عنوان یکی از مدل های پیشرفته یادگیری ماشینی مدل سازی شد. از 11 متغیر کاربری اراضی، شاخص شوری خاک، بارندگی، حداقل و حداکثر دما، تبخیر، ارتفاع، جهت و درجه شیب، فاصله تا آبراهه و شاخص خیسی توپوگرافی و همچنین موقعیت مکانی حضور شنبلیله شیرازی استفاده شد. از مجموع 103 موقعیت مکانی ثبت شده به عنوان نقاط حضور این گیاه، به طور تصادفی 70 درصد برای آموزش مدل و 30 درصد برای آزمون مدل توسعه داده شده استفاده شد. به منظور اعتبارسنجی و آزمون مدل، از مساحت زیر منحنی مشخصه عملکرد (AUC_ROC) و جهت تعیین اهمیت متغیرهای محیطی مورد استفاده در مدل سازی از روش جک نایف (Jackknife) استفاده شد. نتایج ارزیابی مدل با استفاده از منحنی ROC (AUC>0/8)، عملکرد خیلی خوب را نشان داد. همچنین آماره های خطا شامل صحت، دقت مدل سازی، مقادیر اریبی، احتمال آشکارسازی و نرخ هشدار اشتباه به ترتیب 0/9، 0/79، 1، 0/93 و 0/04 را نشان دادند که بیان گر عملکرد خوب مدل است. نتایج تعیین اهمیت متغیرها نشان داد که به ترتیب عامل درجه شیب، و سپس ارتفاع و شاخص خیسی توپوگرافی نسبت به بقیه عوامل در تعیین رویشگاه بالقوه شنبلیله شیرازی اهمیت بیشتری دارند. نقشه حاصل از پیش بینی رویشگاه بالقوه شنبلیله شیرازی می تواند به عنوان اطلاعات دقیق به منظور احیاء رویشگاه های تخریب شده این گیاه مرتعی در استان یزد مفید واقع شده و مورد توجه بخش اجرایی قرار گیرد.

    کلید واژگان: مدل سازی مکانی، شنبلیله شیرازی، مراتع استان یزد، جنگل تصادفی
    Ehsan Moradi, Ali Tavili *, Mohsen Asadollahi, MohammadReza Ahmadi Roknabadi

    Identifying plant species distribution and potential habitats which are under degraded in the rangelands ecosystem is an essential challenge in natural resource science. Performance these studies will support rangeland conservation, restoration, and management measures. In this study, the potential habitat of Trigonella elliptica in rangeland of Yazd province was modeled using one of the advanced machine learning models (Random Forest algorithm). We used 11 variables including land use, soil salinity index, rainfall, minimum and maximum temperature, evaporation, elevation, aspect and degree of slope, distance from river, and topographic wetness index, as well as 103 presence points of T. elliptica to improve the model. 70 % of the T. elliptica presence points were randomly selected for model training and 30% of them for model testing. In order to evaluate the model and the importance of environmental variables were used the area under the receiver operator characteristic (ROC) curve and the Jackknife methods respectively. The evaluation results of the model using the ROC curve (AUC> 0.8) showed a very good performance. Error statistics including Accuracy, Precision, Bias, Probability of Detection and False Alarm Ratio showed 0.9, 0.79, 1, 0.93 and 0.04, respectively, which demonstrate the good performance of the model to prediction. In addition, the results of determining the importance of variables showed that the slope degree and following it, elevation and topographic wetness index are more important than other variables in determining the potential habitat of T. elliptica. The map obtained from the prediction of the potential habitat of T. elliptica can be very useful as accurate information in the rangeland management in order to Reclamation the destroyed habitats of this rangeland plant in Yazd province and be highly regarded by rangeland managers.

    Keywords: Spatial modeling, Trigonella elliptica, Rangelands of Yazd province, Random forest
  • سید روح الله موسوی، فریدون سرمدیان*، محمود امید، پاتریک بوگارت

    مدل سازی و نقشه برداری توزیع مکانی عناصر غذایی گیاه در خاک اهمیت ویژه ای در افزایش بهره وری بخش کشاورزی و نیل به توسعه پایدار دارد. این پژوهش باهدف تهیه نقشه های رقومی دو عنصر مغذی فسفر در دسترس (Pav) و پتاسیم قابل تبادل (Kex) خاک با استفاده از مدل های یادگیری ماشین (MLM) شامل جنگل تصادفی (RF)، کوبیست (CB)، رگرسیون بردار پشتیبان (SVR) و k - نزدیک ترین همسایگی (k-NN) در دو عمق 15-0 و 30- 15 سانتی متر در بخشی از اراضی دشت آبیک صورت پذیرفت. در راستای این هدف 278 خاک رخ مطالعاتی در منطقه مورد مطالعه حفر و پس از نمونه برداری از افق های مورد نظر، خاک ها برای انجام آزمایش های مورد نیاز به آزمایشگاه منتقل شد. ارزیابی کارایی MLM بر اساس روش اعتبارسنجی متقابل با 10-گام صورت پذیرفت. نتایج مدل سازی حاکی از آن است که مدل RF نسبت به سه مدل دیگر در برآورد مکانی Pav و Kex در دو عمق موردمطالعه دارای بیشترین میزان صحت و حداقل مقدار خطا بود. در عمق 0-15 سانتی متر طبق آماره های ضریب همبستگی تطابق (CCC) برای Pav مقادیر 84/0، 74/0، 48/0 و 35/0 و حداقل مقدار میانگین ریشه مربعات خطا نرمال شده (NRMSE) 38/0، 54/0، 70/0 و 80/0 به ترتیب توسط مدل های RF، CB، k-NN، SVR و برای Kex در همین عمق مقادیر CCC برابر 82/0، 72/0، 70/، 47/0 و NRMSE 25/0، 34/0، 36/0 و 45/0 به ترتیب توسط مدل های RF، CB، SVR، k-NN مشاهده گردید. نتایج مشابهی برای لایه 30-15 سانتی متر به دست آمد. اهمیت نسبی متغیرهای محیطی موید نقش موثرتر ویژگی های خاک نسبت به سایر متغیرهای محیطی در برآورد Pav و Kex بود. با توجه به نقشه های پهنه بندی دو عنصر مغذی و غالب بودن کاربری زراعی در اراضی موردمطالعه، بخش های عمده ای از منطقه بر اساس مقادیر استاندارد Pav دارای کمبود بود. بنا بر این، به منظور افزایش بهره وری و بهبود مدیریت حاصلخیزیخاک استفاده از کودهای فسفات با نظارت کارشناسان خاک توصیه می شود.

    کلید واژگان: فسفر در دسترس، پتاسیم قابل تبادل، مدل سازی مکانی، نقشه برداری رقومی خاک
    Sayed Roholla Mousavi, Fereydoon Sarmadian *, Mahmoud Omid, Patrick Bogaert

    Modeling and mapping of plants nutrient elements in soil has importance in increasing the productivity of agriculture and achieving sustainable development. The aim of this research was to prepare digital maps of two nutrients, namely, available phosphorus (Pav) and exchangeable potassium (Kex) using machine learning models (MLM) i.e., random forest (RF), cubist (CB), support vector regression (SVR) and k-nearest neighborhood (k-NN) at two depths of 15-30 and 0-15 cm in a part of Abyek Plain. In this regard, 278 soil profiles were dug, sampled from the desired horizons, and samples were analyzed. MLM performance was implemented by 10-fold cross-valuation. The modeling results demonstrated that the RF model had the highest accuracy and minimum error compared to the other three models in spatial estimation of available Pav and Kex at the two studied depths. According to the results, for Pav at a depth of 0-15 cm, CCC statistics values of 0.84, 0.74, 0.48 and 0.35 and NRMSE values of 0.38, 0.54, 0.70, and 0.80 belonged to RF, CB, k-NN, and SVR, respectively. For Kex at the same depth, CCC values were 0.82, 0.72, 0. 70, 0.47 and NRMSE 0.25, 0.34, 0.36 and 0.45, by RF, CB, SVR, and k-NN models, respectively. Similar results were obtained for 15-30 cm layer. The relative importance of environmental variables showed that soil covariates had a more effective role in the spatial estimation of Pav and Kex than other environmental variables. According to the estimated maps of the two elements and the predominance of agricultural land uses, major parts of the area are Pav deficient based on standard amounts. Therefore, to increase productivity and improve management of soil fertility, use of phosphate fertilizers is recommended under the supervision of soil experts.

    Keywords: Available phosphorus, Exchangeable potassium, Spatial modeling, Digital soil mapping
  • ملیحه جهاندیده، علیرضا امیریان چکان*، محمد فرجی، مسعود جعفر زاده
    برای کنترل فرسایش خاک اقدامات مختلفی انجام می گیرد که اطلاع از تاثیر این گونه اقدامات اهمیت زیادی در مدیریت فرسایش دارد. به همین دلیل این مطالعه با هدف بررسی شاخص فرسایش پذیری خاک (K) و تغییرات مکانی آن در یک منطقه تحت عملیات درخت کاری و کنتور فارو و یک منطقه مشابه بدون این عملیات در منطقه چاه ماری بهبهان (استان خوزستان) انجام شد. تعداد 150 نمونه خاک از پنج سانتی متر سطحی برداشته شد و مقدار K به روش های ویشمایر و اسمیت (روش A) و واعظی و همکاران (روش B) تعیین گردید. مدل سازی K با استفاده از تکنیک های نقشه برداری رقومی خاک (DSM) بر اساس متغیرهای محیطی استخراج شده از تصویر لندست 8 و مدل رقومی ارتفاع (DEM) و توسط مدل های جنگل تصادفی (RF) و شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) انجام شد. میانگین K روش های A و B به ترتیب برابر با 067/0 و 006/0 تن بر هکتار ساعت بر هکتار مگاژول میلی متر بود. نتایج بیانگر همبستگی بالا بین K به دست آمده از هر دو روش و داده های سنجش از دور بود. بین K روش B با برخی متغیرهای استخراج شده از DEM همبستگی معنی داری وجود داشت، ولی بین این متغیرها با K روش A همبستگی معنی داری وجود نداشت. نتایج مقایسه میانگین ها نیز نشان داد بین میانگین K به دست آمده از روش A در منطقه شاهد با منطقه اجرای عملیات کنترل فرسایش تفاوت معنی داری وجود داشت؛ ولی این تفاوت برای K روش B معنی دار نبود. ارزیابی کارآیی مدل ها نشان داد که هر دو مدل RF و ANN کارآیی نسبتا بالایی در تخمین K از طریق دو روش A و B داشتند و هر دو روش منجر به تخمین های نااریب گردیدند. به طورکلی، نتایج نشان داد که هر چند کارآیی روش های DSM در مدل سازی K بالا بود، ولی نتایج کارایی مدل ها و مقایسه تیمارهای مختلف حفاظت خاک به روش تعیین K همبستگی داشت.
    کلید واژگان: فرسایش خاک، مدل سازی مکانی، نقشه برداری رقومی خاک، یادگیری ماشین
    Maliheh Jahandideh, Alireza Amirian-Chakan *, Mohammad Faraji, Masoud Jafarizadeh
    To control soil erosion, several measures can be conducted which information on their effects is very important in managing soil erosion. Therefore, this study was conducted to assess and model soil erodibility in two adjacent sites in Behbahan region (Khuzestan province). At one site afforestation and contour furrowing were conducted to control soil erosion and the other site without any controlling measures was considered as control. Totally 150 soil samples were collected from the surface layer (0-5 cm) and K was estimated using the methods introduced by Wischmeier and Smith (method A) and Vaezi et al. (method B). For spatial modelling of K, based on digital soil mapping (DSM) techniques, several environmental covariates were derived from a Landsat 8 image and a digital elevation model (DEM) and two models including random forests (RF) and artificial neural networks (ANN) were employed. The values of K for methods A and B varied from 0.025 to 0.087 and 0.002 to 0.008 t.ha.h/ha.Mj.mm with means of 0.067 and 0.006 t.ha.h/ha.Mj.mm, respectively. Results revealed good correlation between K and remotely sensed covariates. Although K (method B) had significant correlation with some of the covariates derived from DEM, but there was no significant correlation between K (method A) with all covariates derived from DEM. Results indicated a significant difference between two sites it terms of K estimated by method A, while there was no significant difference in case of K estimated by method B. Model validation showed that both RF and ANN models resulted in good and unbiased estimates of K (methods A and B). In general, the findings indicated, although the performance of DSM techniques in modeling K were high, performances of the models and the results of means compassion may significantly differ in terms of the method through which K is estimated.
    Keywords: Digital soil mapping, Machine learning, Soil Erosion, Spatial modeling
  • منیژه رضوی حسین آباد، علیرضا امیریان چکان، محمد فرجی*، جمال موسویان
    یکی از روش های مناسب جهت بررسی تاثیر عملیات حفاظت خاک و مدل‏سازی فرسایش آبی خاک، بررسی پایداری خاکدانه ها و تغییرات مکانی آن است. تحقیق حاضر با هدف مدل‏سازی پایداری خاکدانه ها و تغییرات مکانی آن‏ها در یک منطقه تحت عملیات درخت کاری و کنتورفارو و منطقه ای مشابه و مجاور آن به عنوان منطقه شاهد در منطقه چاه ماری بهبهان در استان خوزستان انجام شد. تعداد 150 نمونه خاک از عمق 0تا 5 سانتی متری برداشته شد و میانگین وزنی قطر خاکدانه ها (MWD) به روش الک خشک (MWDd) و الک تر (MWDw) تعیین گردید. برای تهیه نقشه توزیع مکانی MWD از تکنیک های نقشه برداری رقومی‏خاک (DSM) استفاده گردید. برای‏این منظور، متغیرهای محیطی دارای ارتباط با MWD از تصویر سنجنده لندست 8 و مدل رقومی ‏ارتفاع (DEM) استخراج و به منظور برقراری ارتباط بین ‏این متغیرها و MWD از مدل های شبکه‏های عصبی مصنوعی (ANN) و درخت رگرسیون (RT) استفاده گردید. نتایج نشان داد اقدامات کنترلی انجام شده در منطقه روی MWDd تاثیر معنی دار ولی روی MWDw تاثیر معنی داری نداشت. آنالیز همبستگی نشان داد بین پارامترهای استخراج شده از DEM با MWDw همبستگی معنی داری وجود نداشت ولی بین برخی پارامترهای استخراج شده از DEM با MWDd همبستگی معنی داری وجود داشت. همچنین همبستگی MWDd و MWDw با اکثر پارامترهای تصویر ماهواره ای معنی دار بود. کارآیی مدل های ANN و RT در تخمین MWDw نسبتا بالا و تا حدودی مشابه ولی در تخمین MWDd کارآیی ANN بالاتر از RT بود. به طور کلی نتایج نشان داد روش های نقشه برداری رقومی ‏رویکردی مناسب برای تخمین و پهنه بندی MWD می باشند.
    کلید واژگان: درخت رگرسیون، شبکه های عصبی مصنوعی، مدل‏سازی مکانی، نقشه برداری رقومی ‏خاک
    Manizheh Razavi Hosain Abad, Alireza Amirian Chekan, Mohammad Faraji *, Jamal Mosavian
    Soil aggregate stability and its spatial distribution can be considered as a good indicator for assessing the results of measures conducted for mitigation soil erosion. This study was conducted in two adjacent sites in Chahmari region, Kuzestan province. At one site afforestation and contour furrowing were conducted to control soil erosion and the adjacent site with no controlling measures was considered as control. A total of 150 soil samples were collected from the surface layer (0-5 cm) of two sites and mean weight diameter of aggregates (MWD) were measured using dry and wet sieving (MWDd and MWDw, respectively). Based on digital soil mapping (DSM) approach and to map MWD spatially, several environmental covariates were derived from a Landsat 8 image and a digital elevation model (DEM). Two machine learning algorithms including artificial neural networks (ANN) and regression trees (RT) were used to predict MWD with covariates as inputs. Results indicated a significant difference between MWDd in two sites, but no significant difference was found between MWDw. Correlation analysis revealed no correlation between MWDw and all terrain attributes derived from the DEM, but significant correlations were obtained between MWDd and some terrain attributes. Most covariates derived from Landsat images had significant correlation with both MWDw and MWDd. ANN and TR had relatively high and almost the same accuracy in predicting MWDw, but in predicting MWDd, ANN was superior to RT. In general, the findings showed good performance of DSM techniques in predicting and spatial mapping of MWD.
    Keywords: Artificial Neural Networks, digital soil mapping, Regression tree, Spatial modeling
  • F. Adineh, B. Motamedvaziri*, H. Ahmadi, A. Moeini
    Aims

    In the present study, random forest (RF) and support vector machine (SVM) were used to assess the applicability of ensemble modeling in landslide susceptibility assessment across the Kolijan Rostaq Watershed in Mazandaran Province, Iran.

    Materials & Methods

    Both models were used in two modeling modes: 1) A solitary use (i.e., SVM and RF) and 2) Their ensemble with a bivariate statistical model named the weights of evidence (WofE) which then generated two more models, namely SVM-WofE and RF-WofE. Further, the resulting maps of each stage were dually coupled using the weighted arithmetic mean operation and an intermodal blending of the previous stages.

    Findings

    Accuracy of the models was assessed via the receiver operating characteristic (ROC) curves based on which the goodness-of-fit of the SVM and the SVM-WofE models were 0.817 and 0.841, respectively, while their respective prediction accuracy values were found to be 0.848 and 0.825. The goodness-of-fit of the RF and the RF-WofE models respectively was 0.9 and 0.823, while their respective prediction accuracy values were found to be 0.886 and 0.823. The goodness-of-fit and prediction power of SVM and SVM-WofE ensemble were respectively 0.859 and 0.873. The same increasing pattern was evident for the ensemble of RF and RF-WofE where their goodness-of-fit and prediction power increased, respectively, up to 0.928 and 0.873. Moreover, the goodness-of-fit and prediction power of RF-SVM ensemble were increased up to 0.932 and 0.899, respectively. The results of the averaged Kappa values throughout a 10-fold cross-validation test as an auxiliary accuracy assessment attested to the same results obtained from the ROC curves.

    Conclusion

    Successive intermodal ensembling approach is a simple and self-explanatory method so far as the context of many data mining techniques with a highly complex structure has been simply benefitted from the weighted averaging technique.

    Keywords: Random Forest, Support Vector Machine, Spatial Modeling, Weights of Evidence
  • مهدیس امیری، حمیدرضا پورقاسمی*، غلامعباس قنبریان، سید فخرالدین افضلی
    فرسایش خندقی یکی از اشکال پیشرفته فرسایش آبی می باشد که شناسایی عوامل موثر و پهنه بندی آن یکی از ابزار های مهم برای کنترل این پدیده می باشد. هدف اصلی پژوهش حاضر، مدل سازی مکانی و ارزیابی فرسایش خندقی با استفاده از مدل احتمالاتی وزن واقعه و سناریوهای مختلف در انتخاب محل رخداد خندق های شناسایی شده در حوزه آبخیز مهارلو در استان فارس می باشد. بدین منظور، ابتدا با استفاده از بازدید های میدانی گسترده نقاط راس خندق، انتهای خندق و همچنین مرز خندق ها (پلی گون های خندقی) شناسایی و نقشه پراکنش خندق های منطقه مورد مطالعه تهیه شد. سپس، لایه های اطلاعاتی درصد شیب، جهت شیب، انحنای سطح، طبقات ارتفاعی، شاخص رطوبت توپوگرافی، متوسط بارندگی سالانه، شاخص پوشش گیاهی تفاضلی نرمال شده، کاربری اراضی، واحدهای سنگ شناسی، فاصله از آبراهه، فاصله از جاده، تراکم زهکشی و مشخصات خاک (درصد سیلت، درصد رس، هدایت الکتریکی و pH) به عنوان عوامل موثر بر وقوع خندق ها شناسایی و در محیط سامانه اطلاعات جغرافیایی نقشه های آن ها تهیه و طبقه بندی شد. با استفاده از الگوریتم وزن واقعه ارتباط هر یک از عوامل و سه سناریو مختلف در انتخاب محل وقوع خندق ها (راس خندق، انتهای خندق و همچنین، پلی گون های خندقی) تعیین و وزن طبقه های هر عامل مشخص شد. نتایج وزن دهی لایه ها با استفاده از مدل وزن واقعه، نشان داد که افزایش بارندگی، تراکم زهکشی بالا، درصد سیلت زیاد، طبقات ارتفاعی کم، جهت های جنوبی، فاصله های کم از جاده و آبراهه، سازندهای زمین شناسی آسماری، آغاجاری، رازک، گچساران، میشان و ساچون و همچنین، اراضی لخت نقش موثری در وقوع فرسایش خندقی در منطقه مورد مطالعه داشته است. نهایتا، در محیط نرم افزار ArcGIS، نقشه های پهنه بندی حساسیت فرسایش خندقی تهیه شد. ارزیابی سه نقشه پهنه بندی فرسایش خندقی با استفاده از منحنی ROC و 30 درصد از خندق های استفاده نشده در فرایند مدل سازی حاکی از آن بود که دقت مدل های تهیه شده بر اساس سه سناریو راس خندق، انتهای خندق و پلی گون خندق ها به ترتیب 0.847، 0.861 و 0.792 می باشد. به منظور کنترل و جلوگیری از این نوع فرسایش آبی در حوزه آبخیز مهارلو، اقدامات حفاظتی و آبخیزداری را در قالب فعالیت های بیولوژیکی در مراحل اولیه و به ویژه در ابتدای خندق به منظور پیش روی از گسترش آن می توان انجام داد.
    کلید واژگان: استان فارس، راس و انتهای خندق، عوامل موثر، فرسایش آبی، منحنی ROC
    Mahdis Amiri, Hamidreza Pourghasemi *, Gholam Abbas Ghanbarian, Sayed Fakhredin Afzali
    Gully erosion is one of the most important advanced (accelerated) forms of water erosion; so, identification and consideration of effective factors and its zoning is one of the important tools for controlling this phenomenon. The main purpose of the present study is spatial modeling and assessment of gully erosion using a probabilistic Weights-of-evidence (WofE) model and its different scenarios for selecting the location of gullies identified in Maharloo Watershed, Fars Province. For this aim, first, using extensive field observations, points of headcut, end, and also the boundary of the gullies (gully polygons) were identified and the gully inventory map for the study area was prepared. Then, thematic layers such as percent slope, slope aspect, plan curvature, elevation, Topographic Wetness Index, average annual precipitation, NDVI, land use, lithological units, distance from river, distance from road, drainage density, and some soil characteristics (percent silt, percent clay, EC and pH) were identified as effective factors on gully occurrence and their maps were prepared and classified in GIS environment. In the next step, using WofE algorithm, the relationship between effective factors and three different scenarios according to gully locations (head, end and gully polygons) were determined and the weight of each factor's classes was calculated. Ultimately, gully erosion zonation maps were prepared in the ArcGIS software environment. Evaluation of three gully erosion zoning maps using the ROC curve and 30% of unused gullies in the modeling process indicated that the accuracy of the models prepared based on three scenarios are 0.847, 0.861 and 0.792, respectively. Also, results of layer weighting using WofE model indicated that rainfall increasing, high drainage density, high silt percentage, low altitudes, southern directions, low distances from roads and river, Asmari, Aghajari, Razak, Gachsaran, Mishan and Sachun geological formations, as well as bare lands, have played an effective role in the occurrence of gully erosion in the study area. In order to control and prevent this kind of erosion in the Maharlo Watershed, the protective measures and watershed management were performed in the early stages.
    Keywords: Effective factors, gully erosion, Spatial modeling, Weights-of-evidence algorithm
  • مریم اکبری، امیر سالاری، مهدی بشیری *
    بررسی تغییرات مکانی رسوب و عواملی که بر آن تاثیر می گذارد، برای کنترل آن امری ضروری است. در این پژوهش تغییرات مکانی ویژگی های تولید و غلظت رسوب طی آبراهه فصلی واقع در تیپ دشت‏سر فرسایشی بررسی شد. مکان‏یابی کرت‏ها در فواصل 50 متری انجام و آزمایش‏ها در 10 نقطه (با سه تکرار) اجرا شد. برای بررسی مقادیر رسوب تولیدی و غلظت آن، بارشی با شدت 4/1 میلی‏متر در دقیقه و دوام 10 دقیقه توسط شبیه‏ساز باران ایجاد و از مجاورت هر کرت، نمونه خاک سطحی برداشت شد. پس از انجام تحلیل‏های آماری، با استفاده از ‏روش کوکریجینگ، نقشه توزیع مکانی متغیرها تهیه شد. نتایج نشان داد بین غلظت رسوب 10 نقطه نمونه‏برداری شده تفاوت معنا‏داری وجود نداشت، اما بین مقادیر بار رسوب نقاط تفاوت معنا‏دار مشاهده شد. نتایج برازش مدل‏های تجربی بر نیم‏تغییرنماها نشان داد بهترین مدل برای ساختار مکانی غلظت رسوب، مدل گوسین و برای بار رسوب، مدل نمایی است و هر دو متغیر، ساختار مکانی خوبی دارند. نتایج اعتبارسنجی مدل‏ها نیز نشان داد روش کوکریجینگ نقطه‏ای، دقت کمی برای تخمین غلظت رسوب دارد، اما برای تخمین بار رسوبی، از دقت بیشتری برخوردار است.
    کلید واژگان: دانه بندی، درون یابی، دشت سر فرسایشی، مدل سازی مکانی
    Maryam Akbari, Amir Salari, Mehdi Bashiri *
    Study of the spatial variations of sediment and its influencing factors, is essential to control it. In this study, the spatial variations of production characteristics and sediment concentration in a seasonal stream located in an erosional pediment, studied. The location of plots at the 50 meters intervals selected and experiments done in 10 locations (with 3 replications). Then a rainfall with rainfall intensity of 1.4 mm/min and duration of 10 minutes, created using rainfall simulator and in the vicinity of each plot, surface soil samples were taken. The statistical analysis performed then using the cokriging method, the spatial distribution of characteristics prepared. The results showed that for sediment concentration variable among 10 locations, was no significant difference, but for the sediment load variable it was significant. The results of fitting experimental models on semivariograms, showed that the best fitted model to the spatial pattern of sediment concentration was gaussian and for sediment load was exponential model, respectively. Also two mentioned variables had strong spatial patterns. The results of the validation of applied model showed that the point-cokriging method has low accuracy to estimate sediment concentration, but for estimation of sediment load, the method has higher accuracy.
    Keywords: Erosional pediment, Granulometry, Interpolation, Spatial modeling
  • حمیدرضا پورقاسمی*، محسن محسنی ساروی
    فرونشست یکی از مخاطرات زمین ریختی است که در سال های اخیر بیش تر اقلیم های خشک و نیمه خشک را فرا گرفته است. هدف اصلی این پژوهش مدل سازی مکانی و ارزیابی حساسیت فرونشست زمین با استفاده از روش داده کاوی مدل جمعی تعمیم یافته در دشت جیرفت، استان کرمان است. فرونشست های اتفاق افتاده در منطقه با بازدید های میدانی گسترده شناسایی، و نقشه ی پراکنش آن ها تهیه شد. برای بررسی ارتباط میان فرونشست ها و عوامل موثر درصد شیب، جهت شیب، ارتفاع، سنگ شناسی، فاصله از آب راه، تراز آب های زیرزمینی، کاربری زمین، انحنای سطح، شاخص رطوبت، پستی وبلندی، و فاصله از گسل، از نظریه ی تابع اطمینان شهودی استفاده، و وزن طبقه های هر عامل مشخص شد. نتایج ارتباط میان فرونشست ها و عوامل موثر نشان داد که بیش تر فرونشست های منطقه در شیب های (2?0 درصد) ، جهت های شیب مسطح و هموار، فاصله ی کم از آب راه (کم تر از50 متر) ، فاصله ی زیاد از گسل (بیش تر از 4000 متر) ، در سازند های گروه سوم (گنبدهای ریولیتی و ریوداسیتی و توف سبز تیره) ، در زمین های بیشه زار و درختچه زار ها، دامنه های محدب با رطوبت پستی وبلندی زیاد (بیش تراز 12) و افزایش افت سطح آب زیرزمینی رخ داده است. نقشه ی پهنه بندی حساسیت فرونشست زمین با استفاده از مدل جمعی تعمیم یافته در نرم افزار آماری آر برای منطقه تهیه شد. نتایج ارزیابی مدل جمعی تعمیم یافته با استفاده از 30 % نقاط استفاده نشده در فرایند مدل سازی، و منحنی تشخیص عمل کرد نسبی نشان داد که دقت نقشه ی حساسیت فرونشست زمین تهیه شده با استفاده از مدل عمومی تجمیع یافته خیلی زیاد (81/20 %) است. بنابراین، این نقشه می تواند کمک موثری به مدیریت بهینه ی منابع آب و جلوگیری از بروز مجدد این پدیده در منطقه کند. نتایج رتبه بندی عوامل موثر به دست آمده از مدل جمعی تعمیم یافته نشان داد که عوامل طبقات ارتفاعی، تغییرات کاربری زمین و جهت شیب، به ترتیب در رتبه های بیش تر بودند
    کلید واژگان: تابع اطمینان شهودی، دشت جیرفت، فرونشست زمین، مدل سازی مکانی، مدل جمعی تعمیم یافته
    Hamid Reza Pourghasemi*, Mohsen Mohseni Saravi
    Land-subsidence phenomenon is one of the geomorphologic hazards known in arid and semi-arid areas in recent years. The main objective of the present study is to provide a land-subsidence spatial modeling and its assessment using the generalized additive model data mining technique in Jiroft Plain, Kerman Province. Land-subsidence inventory map was prepared for the study area using extensive field surveys. Evidential Belief Function was used to investigate relationships between land-subsidence and 10 effective factors including slope percentage, aspect, elevation, lithological units, distance from river, piezometric wells data, land use, plan curvature, topographic wetness index, and distance from fault, and the weight of each factor class was determined. Results of the relationships between land-subsidence and effective factors indicated that most of the subsidences of the region are occurred in low slopes (0-2%), flat and smooth aspects, small distance from a river (>50m), large distance from a fault (>4000 m), also in the third group lithological units (rhythetic dyke and rhyodity and dark green tuff), shrubbery land use type, convex slopes with high topographic wetness index (>12), and receding in groundwater level. A land-subsidence susceptibility zonation map was created using the GAM in statistical R statistical software for the study area. Results of validation of generalized additive model evaluation using 30% of unused points in the modeling process, and the receiver operating characteristic (ROC) showed that the land-subsidence susceptibility map prepared by Generalized Additive Model had a high accuracy (81.20%). Therefore, the map might be helpful for optimizing management of water resources and preventing the re-occurrence of this phenomenon in the area. Results of ranking effective factors from the generalized additive model showed that elevation, land use, and aspect were in the highest orders in land-subsidence occurrences
    Keywords: Evidential Belief Function, Generalized Additive Model, Jiroft Plain, Land, subsidence, Spatial modeling
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال