رسم خرائط قابلية هبوط الأرض باستخدام رادار الفتحة الاصطناعية التداخلي (InSAR) ونماذج التعلم الآلي في منطقة شبه قاحلة في إيران
| العنوان | رسم خرائط قابلية هبوط الأرض باستخدام رادار الفتحة الاصطناعية التداخلي (InSAR) ونماذج التعلم الآلي في منطقة شبه قاحلة في إيران |
|---|---|
| المؤلف | غراتشاي، ح.، ساماني، أ. رقم، سيجارودي، س. ك.، بلوشيان، أبو الفضل، موسوي، إم. إس.، همبرت، ج. أ.، سديغي، س. م. م. |
| تاريخ النشر: | 2023-04 |
| مكان النشر | - مدبي |
| الموضوع | الأراضي الجافة، InSAR، التعلم الآلي، الغابات العشوائية، الهبوط، التنبؤ بالحساسية |
| النوع | دورية |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 2073-445X |
| رقم السجل | 7670845e-e884-4ffa-816e-6138fe07afff |
| التاريخ | 2023-04 |
| نص عينة | تحدد معظم الدراسات المنشورة أن استخراج المياه الجوفية هو السبب الرئيسي لهبوط الأرض (LS). ومع ذلك، فإن أسباب LS لا تعزى فقط إلى استخراج المياه الجوفية. يمكن أن تؤثر ممارسات استخدام الأراضي الأخرى أيضًا على حدوث LS. في هذه الدراسة، تم استخدام تقنيات قياس التداخل الراداري ونماذج التعلم الآلي (ML) للتنبؤ، وتقسيم المناطق المعرضة للإصابة، وتحديد أولويات المتغيرات المؤثرة في حدوث LS في حوض بختيجان. وقد تميز معدل LS بتطبيق رادار ذو فتحة تركيبية تداخلية (InSAR). تم استخدام طريقة إزالة الميزات العودية (RFE) لاكتشاف واختيار مجموعة المؤشرات السائدة لإعداد خريطة قابلية LS. تم استخدام ثلاثة نماذج ML، بما في ذلك الغابة العشوائية (RF)، وأقرب الجيران (KNN)، وأشجار التصنيف والانحدار (CART)، لتطوير النماذج التنبؤية. تتمتع جميع النماذج الثلاثة بأداء مقبول. من بين نماذج ML، كان أداء نموذج RF هو الأفضل (أي كفاءة Nash-Sutcliffe، وكفاءة Kling-Gupta، ومعامل الارتباط، ومقاييس التحيز المئوية البالغة 0.76، و0.78، و0.88، و0.70 لمرحلة التحقق من الصحة، على التوالي). أظهر التحليل الذي تم إجراؤه على جميع مخرجات نموذج ML الثلاثة أن فئات الحساسية العالية والعالية جدًا لـ LS كانت موجودة في الأراضي الزراعية المروية أو بالقرب منها. تشير النتائج إلى أن السبب الرئيسي لتدهور الأراضي في منطقة الدراسة لا يرجع إلى سحب المياه الجوفية. وبدلاً من ذلك، تعد المسافة من السدود والقرب من الخطوط المحدبة والأخطاء والألغام من أهم العوامل التي تحدد قابلية LS. بالإضافة إلى ذلك، تم العثور على أعلى احتمال لحساسية LS على مسافات أقل من 18 كم من الخطوط المتزامنة، و6 إلى 13 كم من الخطوط المحدبة، و23 كم من السدود، ومسافات أقل من 20 إلى أكثر من 144 كم من الألغام. الطرق التي تم التحقق من صحتها والمقدمة في هذه الدراسة قابلة للتكرار والتحويل، ويوصى بها لرسم خرائط قابلية LS في المناطق المناخية شبه القاحلة والقاحلة ذات الظروف البيئية المماثلة. |
| DOI | 10.3390/land12040843 |
| Cilt | 12 |
