جلد 24، شماره 4 - ( علوم آب و خاک - زمستان 1399 )                   جلد 24 شماره 4 صفحات 327-342 | برگشت به فهرست نسخه ها


XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Matinfar H R, Mghsodi Z, Mossavi S R, Jalali M. Evaluation of Machine Learning Methods in Digital Mapping of Soil Organic Carbon (part of Khorramabad Plain). JWSS. 2021; 24 (4) :327-342
URL: http://jstnar.iut.ac.ir/article-1-3986-fa.html
متین فر حمید رضا، مقصودی زیبا، موسوی روح الله، جلالی محبوبه. ارزیابی روش‌های یادگیری ماشین در نقشه‌برداری رقومی کربن آلی خاک‌های زراعی (بخشی از دشت خرم‌آباد). مجله علوم آب و خاک. 1399; 24 (4) :327-342

URL: http://jstnar.iut.ac.ir/article-1-3986-fa.html


1.گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه لرستان، خرم‌آباد ، matinfar.h@lu.ac.ir
چکیده:   (608 مشاهده)
شناخت توزیع مکانی کربن آلی خاک یکی از ابزارهای کاربردی در تعیین استراتژی‌های مدیریت پایدار اراضی است. طی دو دهه اخیر استفاده از رویکردهای داده‌کاوی در مدل‌سازی مکانی کربن آلی خاک با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین به‌طور گسترده‌ای مورد توجه قرار گرفته است. یکی از گام‌های اساسی در کاربرد این روش‌ها، تعیین متغیرهای بهینه پیش‌بینی کننده کربن آلی خاک است. این مطالعه به‌منظور مدل‌سازی و نقشه‌برداری رقومی کربن آلی خاک سطحی با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین و ویژگی‌های خاک شامل درصد سیلت، رس، شن، کربنات کلسیم معادل، میانگین وزنی قطر خاکدانه و اسیدیته انجام پذیرفت. بدین منظور دقت عملکرد مدل‌های جنگل تصادفی، کوبیست، رگرسیون حداقل مربعات جزئی، رگرسیون خطی چندمتغیره و کریجینگ معمولی برای برآورد میزان کربن آلی خاک سطحی، در 141 نمونه از عمق 30-0 سانتی‌متر در بخشی از اراضی کشاورزی دشت خرم آباد با مساحت 680 هکتار مورد ارزیابی قرار گرفتند. نتایج آنالیز حساسیت متغیرهای پیش‌ران در مدل‌سازی کربن آلی نشان داد که به‌ترتیب سه ویژگی درصد سیلت، آهک و میانگین وزنی قطر خاکدانه بیشترین تأثیر را روی تغییرپذیری مکانی کربن آلی خاک داشتند. همچنین مقایسه رویکردهای مختلف تخمین کربن آلی نشان داد که مدل جنگل تصادفی به‌ترتیب با مقادیر ضریب تبیین (R2) و مجذور میانگین مربعات خطا (RMSE) 0/75 و 0/25 درصد بهترین کارایی را نسبت به سایر رویکردهای مورد استفاده در منطقه مطالعاتی ارائه کرد. در مجموع مدل‌های با رویکرد غیرخطی صحت بالاتری نسبت به مدل‌های خطی در مدل‌سازی تغییرات مکانی کربن آلی خاک نشان دادند.
متن کامل [PDF 666 kb]   (163 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: عمومی
دریافت: 1398/11/16 | پذیرش: 1399/9/5 | انتشار: 1399/12/10

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA

بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.

کلیه حقوق این وب سایت متعلق به مجله علوم آب و خاک دانشگاه صنعتی اصفهان می باشد.

طراحی و برنامه نویسی : یکتاوب افزار شرق

© 2021 CC BY-NC 4.0 | JWSS - Isfahan University of Technology

Designed & Developed by : Yektaweb