شماره ركورد
25226
شماره راهنما
GEOG2 1151
عنوان
مدلسازي خطر فرسايش آبكندي با استفاده از الگوريتمهاي دادهكاوي و تحليل سري زماني پوششگياهي (منطقه مورد مطالعه: حوضه آبخيز لامرد)
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
رشته تحصيلي
سنجش از دور و سيستم اطلاعات جغرافيايي- سيستم اطلاعات جغرافيايي
دانشكده
علوم جغرافيايي و برنامه ريزي
تاريخ دفاع
1404/07/28
صفحه شمار
135 ص .
استاد راهنما
رضا ذاكري نژاد
كليدواژه فارسي
فرسايش آبكندي , ترينت , جنگل تصادفي , يكسجيبوست , شاخص پوششگياهي , حوضه آبخيز لامرد
چكيده فارسي
خاك به عنوان يك منبع طبيعي ارزشمند، نقش اساسي را در تداوم و بهبود زندگي انسانها ايفا ميكند و حفاظت صحيح از آن، امري ضروري ميباشد. فرسايش خاك به عنوان يك فرآيند ژئومورفيك، باعث انتقال ذرات و موادآلي خاك به مكانهاي ديگر ميشود و در بين انواع فرسايش، فرسايش آبي به ويژه فرسايش آبكندي، داراي اهميت ويژهاي ميباشد. بنابراين هدف از پژوهش حاضر، مدلسازي مكاني خطر فرسايش آبكندي در حوضه آبخيز لامرد در استان فارس، با استفاده از سه الگوريتم يادگيري ماشين شامل، RandomForest (RF)، XGBoost و TreeNet ميباشد. در اين پژوهش، تعداد 8440 نقطه آبكند به عنوان متغير وابسته و تعداد 30 متغير محيطي مرتبط با فرسايش، شامل شاخصهاي توپوگرافي (ارتفاع، شيب، جهت شيب، ناهمواري زمين، انحناي عرضي شيب، انحناي طولي شيب، طول شيب، رطوبت توپوگرافي)، شاخصهاي محيطي (بافت خاك، سنگشناسي، كاربري اراضي، فاصله از جادهها، فاصله از رودخانهها، فرسايشپذيري خاك، تراكم گسل، تراكم جادهها)، شاخصهاي هيدرولوژي (عامل بارش، فرسايندگي آبراهه، تراكم زهكشي، تجمع جريان)، شاخصهاي پوششگياهي (NDVI، SAVI، RVI)، به عنوان متغيرهاي مستقل، وارد هر كدام از مدلها شدند و جهت اجراي مدلها، از 70 درصد دادههاي آبكند شناساييشده براي آموزش مدل و از 30 درصد باقيمانده براي آزمون مدلها استفاده گرديد. نتايج مدلسازيها نشان داد كه مدل XGBoost با ميزان AUC معادل (96.15)، بالاترين عملكرد پيشبيني را داشته است. متغيرها با بيشترين ميزان اثرگذاري در فرسايش، متغيرهاي شاخص پوششگياهي (NDVI، SAVI، RVI)، بارش، ارتفاع، كاربري اراضي و تراكم زهكشي و ديگر متغيرها شناسايي شدند و در نهايت، نتايج نشان داد كه مركز حوضه به صورت امتدادي از سمت غرب تا شرق، داراي بيشترين حساسيت فرسايش بوده است.
كليدواژه لاتين
Gully erosion , TreeNet , Random Forest (RF) , XGBoost , Vegetation Index , Lamerd Watershed
عنوان لاتين
Modeling Gully Erosion Risk Using Data Mining Algorithms and Time Series Analysis of Vegetation Cover (Study Area: Lamard Watershed)
گروه آموزشي
جغرافياي طبيعي
چكيده لاتين
Soil, as a valuable natural resource, plays a fundamental role in sustaining and improving human life, and its proper conservation is essential. Soil erosion, as a geomorphological process, leads to the displacement of soil particles and organic materials to other locations. Among the different types of erosion, water erosion—particularly gully erosion—holds special importance due to its destructive impacts. Therefore, the present study aims to spatially model the gully erosion hazard in the Lamerd watershed, located in Fars Province, using three machine learning algorithms: Random Forest (RF), XGBoost, and TreeNet. In this research, 8,440 gully points were used as the dependent variable, while 30 environmental variables related to erosion were employed as independent variables, including topographic indices (elevation, slope, slope aspect, terrain ruggedness, cross curvature, longitudinal curvature, slope length, and topographic wetness index), environmental factors (soil texture, lithology, land use, distance from roads, distance from rivers, soil erodibility, fault density, and road density), hydrological indices (precipitation, stream power index, drainage density, and flow accumulation), and vegetation indices (NDVI, SAVI, and RVI). For model implementation, 70% of the identified gully data were used for model training, and the remaining 30% were used for model testing. The modeling results indicated that the XGBoost model achieved the highest predictive performance with an AUC value of 96.15. The most influential variables in gully erosion were identified as vegetation indices (NDVI, SAVI, RVI), precipitation, elevation, land use, and drainage density. Finally, the results revealed that the central part of the watershed, extending from west to east, exhibited the highest susceptibility to gully erosion.
تعداد فصل ها
5
فهرست مطالب pdf
148884
نويسنده