 
				| تعداد نشریات | 14 | 
| تعداد شمارهها | 174 | 
| تعداد مقالات | 1,695 | 
| تعداد مشاهده مقاله | 2,871,285 | 
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 2,341,752 | 
| تجزیه تحلیل منابع مختلف عدم قطعیت در نقشهبرداری رقومی برخی ویژگی-های خاک (مطالعه موردی دشت روانسر، استان کرمانشاه) | ||
| تحقیقات کاربردی خاک | ||
| مقاله 1، دوره 13، شماره 2، شهریور 1404، صفحه 1-16 اصل مقاله (1.22 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.30466/asr.2025.55489.1853 | ||
| نویسندگان | ||
| شاهرخ فاتحی* 1؛ یحیی پرویزی2؛ میرناصر نویدی3 | ||
| 1استادیار پژوهش، بخش تحقیقات خاک و آب، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان کرمانشاه، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج | ||
| 2بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات کشاورزی و منابع طبیعی کرمانشاه | ||
| 3دانشیار موسسه تحقیقات آب و خاک | ||
| چکیده | ||
| نقشه رقومی شن، سیلت و رس خاک در طراحی سیستمهای آبیاری، ارزیابی تناسب اراضی و مدلهای فرسایش خاک کاربرد دارد. از طرفی کمیسازی عدم قطعیت مکانی ویژگیهای مذکور، معیاری از قابل اعتماد بودن این نقشهها در اختیار کاربران قرار میدهد. به همین منظور در این پژوهش دو نوع عدم قطعیت شامل عدم قطعیت تغییرات دادههای موجود و عدم قطعیت مدل با استفاده از شاخص انحراف معیار مورد بررسی قرار گرفت. این پژوهش در منطقهای به وسعت 57 هزار هکتار در دشت روانسر استان کرمانشاه اجرا شد. از120 نقطه مشاهداتی و مشتقات اولیه و ثانویه مدل رقومی ارتفاع و شاخصهای پوشش گیاهی و مواد مادری حاصل از پردازش تصاویر لندست 8 به عنوان ورودیهای مدل استفاده شد. برای برآورد عدم قطعیت ناشی از تغییرات دادههای موجود،50 بار مدل جنگل تصادفی بر اساس تفکیک تصادفی دادهها به دو دسته آموزشی (25 درصد) و اعتبارسنجی (75 درصد) اجرا شد. برای تخمین ویژگیهای خاک و برآورد عدم قطعیت مدل از مدل جنگل رگرسیون چندک استفاده شد. نتایج اعتبارسنجی پیشبینیهای مدل جنگل تصادفی نشاندهنده مقدار ضریب تبیین (R2) 47/0، 38/0 و 27/0 به ترتیب برای شن، سیلت، و رس بود و مقدار ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE) برای شن (61/8)، سیلت (25/8) و رس (1/8) تعیین شد. این نتایج بیان میکند که متغیرهای تخمین زننده، تغییرات شن خاک را به خوبی توضیح میدهند و اما توانایی مدل جنگل تصادفی برای پیشبینی مقدار شن نسبت به متغیرهای سیلت و رس خاک کمتر است. همچنین نتایج نشان داد که عدم قطعیت ناشی از تغییرات دادههای مشاهداتی، حدود یک چهارم و عدم قطعیت مدل در حدود سه چهارم عدم قطعیت کل را شامل شدهاند. از آنجا که عدم قطعیت مدل سهم بیشتری از عدم قطعیت کل را در بردارد برای کاهش عدم قطعیت کل بایستی در انتخاب مدلهای یادگیری ماشین دقت لازم صورت گیرد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| اندازه ذرات خاک؛ مکان نمونه برداری؛ جنگل رگرسیون چندک؛ نقشه برداری رقومی خاک | ||
| مراجع | ||
| References
 Akpa, S. I. C., Odeh, I. O. A., Bishop, T. F. A. and Hartemink, A. E. 2014. Digital mapping of soil particle-size fractions for Nigeria. Soil Science Society of America Journal, 78: 1953–1966.
 Behrens, T., Schmidt, K., and Scholten, T .2008. An approach to removing uncertainties in nominal environmental covariates and soil class maps. In: Hartemink A., McBratney A. and Mendoca-Santos, M.L. (Eds.), Digital Soil Mapping with Limited Data. Springer, pp. 213–224.
 Bishop T.F.A., Minasny B. and McBratney A.B. 2006. Uncertainty analysis for soil-terrain models. International Journal of Geographical Information Science, 20(2): 117–134.
 Bouyoucos G.J. (1962). Hydrometer method improved for making particle size analyses of soils. Agronomy Journal, 54(5): 464-465
 Breiman L. 2001. Random forests. Machine Learning, 45(1): 5-32
 Cressie N. and Kornak J. 2003. Spatial statistics in the presence of location error with an application to remote sensing of the environment. Statistical Science, 18(4): 436–456.
 Conrad O., Bechtel B., Bock M., Dietrich H., Fischer E., Gerlitz L., Wehberg J., Wichmann V. and Böhner, J. 2015. System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA) v. 2.1.4. Geoscientific Model Development Discussions, (8): 2271-2312.
 Gomez C., Drost, A.P.A. and Roger, J.M. 2015. Analysis of the uncertainties affecting predictions of clay contents from VNIR/SWIR hyperspectral data. Remote Sensing of Environment, 156: 58-70.
 Heuvelink G.B.M. 2014. Uncertainty quantification of Global Soil Map products. In: Global Soil Map Basis of the global spatial soil information system. Arrouays D., McKenzie N.J., Hempel J., Richer de-Forges A.C. and McBratney A.B., (eds). 335-340.
 Heuvelink G.B.M. 1998. Error propagation in environmental modelling with GIS. Taylor and Francis, London. 144 pp.
 Jensen, J.R. 2005. Introductory digital image processing: A remote sensing perspective, 3rd edition. Pearson Prentice Hall. 296-300, 301-321, 315-316.
 Khosravani P., Baghernejad M., Moosavi A.A. and FallahShams S.R. 2024. Digital Mapping of Soil Texture Particles with Machine Learning Models and Environmental Covariates. Journal of Water and Soil, 37(6): 923-942. (In Persian)
 Lagacherie P., McBratney A.B. and Volz, M. 2007. Digital soil mapping: An introductory perspective. Elsevier, Amsterdam.
 Macmillan R.A. Jones, R.K., & McNabb, D.2004. Defining a hierarchy of spatial entities for environmental analysis and modeling using digital elevation models (DEMs). Computers, Environment and Urban Systems, 28:175-200.
 Meinshausen N. 2006. Quantile regression forests. Journal of Machine Learning Research, 7: 983-999.
 Nikou M. and Tziachris, P. 2022. Prediction and Uncertainty Capabilities of Quantile Regression Forests in Estimating Spatial Distribution of Soil Organic Matter. ISPRS International Journal of Geo-Information, 11: 130.
 Poggio L., Gimona A. and Mark B. 2016. Bayesian spatial modelling of soil properties and their uncertainty: The example of soil organic matter in Scotland using R-INLA. Geoderma, 277: 69 - 82.
 Ramcharan A., Hengl T., Nauman T., Brungard C., Waltman S., Wills S. and Thompson J. 2017. Soil Property and Class Maps of the Conterminous US at 100-meter Spatial Resolution based on a Compilation of National Soil Point Observations and Machine Learning. Soil Science Society of America Journal, 82(1):186-201
 Rouse J.W., Hass R.H.J., Schell A. and Deering D.W. 1973. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. 3th ERTS Symposium. 10-14 Dec.Washington, DC., USA
 Szatmári G. and Pásztor L. 2019. Comparison of various uncertainty modelling approaches based on geostatistics and machine learning algorithms. Geoderma, 337: 1329-1340.
 Saurette D., Zhang Y., Ji W., Huq Easher T., Li H., Shi Z., Adamchuk V. and Biswas A. 2020. Three-dimensional digital soil mapping of multiple soil properties at a field-scale using regression kriging. Geoderma, 366: 42-53.
 Soil Science Division Staff. 2017. Soil survey manual. C. Ditzler, K. Scheffe, and H.C. Monger (Eds.). USDA Handbook 18. Government Printing Office, Washington, D.C.
 Stumpf F., Schmidt K., Goebes P., Behrens T., Schönbrodt-Stitt S., Wadoux A., Xiang W. and Scholten T. 2017.Uncertainty-guided sampling to improve digital soil maps. Catena, 153: 30–38.
 Teixeira D., Marques J., Silva S.D., Vasconcelos V., de Carvalho J.O., Martins E. and Pereira G. 2018. Mapping units based on spatial uncertainty of magnetic susceptibility and clay content. Catena, 164.
 Theres L. and Rs S. 2022. Prediction of Soil Properties Using Quantile Regression Forest Machine Learning Algorithm – A Case Study of Salem and Rasipuram Block, Tamil Nadu, India. International Journal of Environment and Climate Change, 2530-2553.
 Wadoux A.M.J.C., Minasny B. and McBratney A.B. 2020. Machine learning for digital soil mapping: Applications, challenges and suggested solutions. Earth-Science, 210: 33-59.
 Wang D. Wang P., Cong W., & Wang P.2022. Calibrating probabilistic predictions of quantile regression forests with conformal predictive systems. Pattern Recognition Letters,156:2-3
 Xiao J., Shen Y., Tateishi R. and Bayaer W. 2006. Development of topsoil grain size index for monitoring desertification in arid land using remote sensing. International Journal of Remote Sensing, 27: 2411–2422. | ||
| آمار تعداد مشاهده مقاله: 187 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 41 | ||