multivariate regression
در نشریات گروه منابع طبیعی-
شوری خاک یکی از عوامل اصلی بیابان زایی است که خاک های نواحی مناطق خشک و نیمه خشک را بیشتر تحت تاثیر قرار داده است. روش های سنتی جمع آوری داده در مطالعات خاکشناسی دارای مشکلات زیادی است که به وسیله فن آوری سنجش از دور قابل رفع است. بنابراین، تحقیق حاضر با هدف بررسی امکان تهیه نقشه شوری خاک با استفاده از داده های رقومی لندست در منطقه داشلی برون انجام شد. در این پژوهش 47 نمونه سطحی خاک را به صورت تصادفی تهیه و پس از آماده سازی نمونه ها در آزمایشگاه، هدایت الکتریکی عصاره اشباع نمونه های خاک اندازه گیری شد. پس از تعیین باند های مناسب برای شرکت در مدل، نتایج اولیه نشان داد که بین مقادیر هدایت الکتریکی سطحی با باند اصلی B5و باند های ترکیبی SI1، SI2 و SI3 ارتباط معنی داری در سطح 1 درصد وجود دارد. به منظور مدل سازی شوری خاک از مدل های رگرسیونی استفاده شد. داده ها به دو سری آموزشی (80%) و ارزیابی (20%) تقسیم شد. نتایج ارزیابی مدل ها بر اساس شاخص های ریشه ی مربعات خطا و میانگین خطا نشان داد که مدل رگرسیون چند متغیره دارای دقت بالاتری نسبت به مدل رگرسیونSI3 در پیش بینی شوری خاک هستند. نتایج ضریب کاپا و صحت کلی حاصل از دو مدل نشان داد که مدل رگرسیون چند متغیره با دارا بودن درصد ضریب کاپا (71) و صحت کلی (73) میزان توافق بیشتری با شوری خاک منطقه داشته است. نتایج نشان داد بیشترین میزان شوری خاک در مناطق شمالی و شرقی می باشد. نتایج نشان داد که در منطقه داشلی برون استفاده از داده های رقومی TM و مشتقات آن، می تواند به منظور پهنه بندی تغییرات شوری موثر باشد. با تکمیل، گسترش و بسط یافته های این تحقیق می توان به پهنه بندی اراضی با استفاده از تصاویر ماهواره ای و به حداقل رساندن نیاز به نمونه برداری پرداخت.
کلید واژگان: ارزش های رقومی، اعتبارسنجی، رگرسیون چند متفیره، شوری خاکSoil salinity is one of the main desertification factors that have mostly affected the soils in arid and semi-arid regions. Traditional methods of data collection in soil studies have many problems that can be solved by remote sensing techniques. Therefore, this study was conducted to investigate the possibility of preparing soil salinity map using Landsat digital data in Dashli-borun area. In this study, 47 soil surface samples were randomly collected and after preparing the samples in the laboratory, the electrical conductivity of the saturated extract of soil samples was measured. After determining the appropriate bands to participate in the model, the preliminary results showed that there is a significant relationship between the values of surface electrical conductivity with the main band B5 and the combined bands SI1, SI2 and SI3 at the level of 1%. Regression models were used to model soil salinity.Accordingly, the data were divided into educational (80%) and evaluation (20%). The results of evaluating the models based on indices the square root of error and mean error showed that multivariate regression models have higher accuracy than SI3 regression model in predicting soil salinity. The results showed kappa coefficient and overall accuracy obtained from the two models that the multivariate regression model with the percentage of kappa coefficient (71) and overall accuracy (73) had a higher agreement with the salinity of the region. The results showed that the highest soil salinity is in the northern and eastern regions. This study showed that in the Dashli-Borun area, the use of TM digital data and its derivatives can be effective in zoning salinity changes. By completing, expanding and expanding the findings of this study, it is possible to zoning the lands using satellite images and minimizing the need for sampling.
Keywords: Digital values, Multivariate regression, Validation, Soil salinity -
نشریه سنجش از دور و سامانه اطلاعات جغرافیایی در منابع طبیعی، سال دهم شماره 1 (بهار 1398)، صص 88 -105شوری خاک ازجمله مخاطرات محیطی بالقوه محسوب می شود. هدف از این تحقیق یافتن بهترین شاخص و مناسب ترین رابطه جهت برآورد شوری خاک و تهیه نقشه آن با استفاده از داده های دورسنجی است. بدین منظور ابتدا نمونه برداری تصادفی با استفاده از روش تور ماهی و اندازه گیری هدایت الکتریکی خاک سطحی (EC) انجام شد. سپس سطوح حد آستانه (92%، 95% و 98%) روی تصاویر خروجی هر شاخص اعمال شد. از روش های کمترین مربعات رگرسیون شده (LS-fit) و آنالیز مولفه اصلی (PCA) برای کانی های هالیت و ژیپس، همبستگی بین خروجی شاخص ها و داده های زمینی، خوشه بندی و تحلیل عاملی بین مقادیر EC و تصاویر خروجی استفاده شد. جهت انتخاب بهترین مدل حاصل از ترکیب باندهای لندست-8 و میزان شوری، از آزمون هم خطی، آزمون دوربین-واتسون و رگرسیون چندمتغیره پس رو استفاده شد. همچنین جهت ارزیابی رگرسیون چندمتغیره باندهای لندست8، از ضریب کاپای کوهن استفاده شد. کارایی شاخص ها براساس چهار معیار مجذور میانگین مربعات خطا (RMSE)، میانگین انحراف خطا (MBE) و میانگین خطای مطلق (MAE) و ضریب تعیین (R2) ارزیابی شد. نتایج تحلیل عاملی کمترین فاصله را بین EC، شاخص شوری (SI) و شاخص درجه روشنایی (BI) نشان داد. به طوری که شاخص SI با مقدار 0.89 بیشترین همبستگی پیرسون را با EC داشت. در نمودار دندروگرام، شاخص SI با EC در یک خوشه قرار گرفتند و مقدار RMSE، MBE، MAE و R2 برای شاخص SI به ترتیب 0.16، 0.11، 0.12 و 0.76 برآورد شد. شاخص SI نسبت به بقیه شاخص ها و رگرسیون چند متغیره خطی (با ضریب توافق کاپای کوهن 60%)، نتایج بهتری ارائه کرده است.کلید واژگان: شاخص های شوری، تحلیل عاملی، رگرسیون چندمتغیره، خوشه بندی سلسله مراتبی، بهشت گمشده- فارسSoil salinity is considered as one of the potential environmental hazards. The purpose of this study was to find the best index and the most suitable relationship for estimating soil salinity and its mapping using remote sensing data. At the first step, random sampling was performed using fishnet method and surface soil electrical conductivity (EC) measurements. Then, the threshold levels (92%, 95%, and 98%) were applied to the output images of each indicator. The methodology included using the least squares fitting (LS-fit) technique and principal components analysis (PCA) for halite and gypsum minerals, determining the correlation between the output of indices and ground data, and performing clustering and factor analysis between EC and output images. In order to select the best model derived from Landsat-8 band combinations and the amount of salinity, collinearity test, Durbin-Watson test, and backward multivariate regression were employed. The Cohen‘s kappa coefficient was also applied to evaluate the multivariate regression formed by Landsat-8 bands. The performance of the indicators was evaluated based on four criteria of root mean square error (RMSE), mean bias error (MBE), mean absolute error (MAE) and R-squared (R2). The results of the factor analysis showed the smallest distance between the EC, salinity index (SI) and brightness index (BI). The SI with an amount of 0.89 had the highest Pearson correlation with EC. In the dendrogram diagram, SI index with EC was placed in a cluster, and the RMSE, MBE, MAE and R2 values of the SI index were estimated to be 0.16, 0.11, 0.12, and 0.76, respectively. Compared to the rest of the indicators and linear, multivariate regression (with Cohen‘s kappa coefficient of 60%,), the SI index has provided better outcomes.Keywords: Salinity indices, Factor analysis, Multivariate regression, Hierarchical clustering, Behesht-e- Gomshodeh-Fars
-
Nowadays, the surface and ground water management is necessary in order to supply the required water for the drinking, industrial and agricultural sectors. The ground water is the most important source of water supply in the areas with surface water resources shortage. Meanwhile, in order to carry out many of the projects, it is essential to be aware of the depth of ground water of the area in question. Another problem is the lack of necessary statistical data regarding the depth of ground water in many areas. In this study, the multivariate regression analysis was used in order to present a linear model for estimating the average ground water depth in the southern coasts of the Caspian sea. So the average water depth, in 94 sites in the southern coasts of the Caspian sea, was regarded as the dependent variable, and the hydraulic conductivity of aqueous formation, height, average rainfall, evaporation and distance from the Caspian sea as the independent variables. The regression analysis was done, using the SPSS software in order to present a linear model. In the next step, the model in question was estimated in sites from which the statistical data were not used to present the model and its efficiency was proved. Finally, the map of the ground water depth of the areas in question was prepared, using the model in the Geographic Information system (GIS).Keywords: Ground Water Depth, Regional Model, Multivariate Regression, Coastal Aquifer, Caspian
- 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.