برآورد مشخصه تراکم درختان جنگل با استفاده از آنالیز زمین و شبکه عصبی مصنوعی

برآورد دمای روزانه خاک با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

دمای خاک یکی از متغیرهای مهم در مطالعات هیدرولوژی، هواشناسی، کشاورزی و اقلیم­شناسی است که اندازه­گیری و برآورد آن ضروری است. با توجه به این­که دمای خاک فقط در ایستگاه­های سینوپتیک کشور اندازه­گیری می­شود، کمبود آن در نقاط فاقد ایستگاه از چالش­های بزرگ در بسیاری از مطالعات مرتبط با کشاورزی است. در این پژوهش، با استفاده از پارامترهای هواشناسی ایستگاه سینوپتیک شیراز در یک دوره 9 ساله (2008-2000) ب...

کاربرد شبکه عصبی مصنوعی در برآورد حجم تنه درختان

کاربرد مدل شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون خطی چندگانه در برآورد تراکم جنگل در جنگل-های باغان مریوان

مطالعه و مدل‌سازی ویژگی‌های کمی جنگل به‌منظور هدایت اکوسیستم به‌سوی اهداف ایده‌آل و اجرای اقدامات حفاظتی و احیایی از اقدامات مهم به شمار می‌آید. در پژوهش پیش‌رو برآورد مشخصه‌های تعداد در هکتار درختان و تاج‌پوشش جنگل که معرف تراکم در اکوسیستم طبیعی جنگل می‌باشند، با استفاده از مدل رگرسیون خطی چندگانه و مدل شبکه‌ عصبی مصنوعی، به کمک داده‌های توپوگرافی، خاکشناسی، اقلیمی و استفاده از داده‌های سنجش‌...

پایش تغییرپذیری فرآیندهای چند مشخصه وصفی و متغیر با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

امروزه در برخی محیط‏های تولیدییا خدماتی، کیفیت محصول یا عملکرد فرآیند به وسیله ترکیبی از مشخصه‏های کیفی متغیر و وصفی همبسته توصیف می‏گردد. بر اساس آخرین اطلاعات مؤلفان، تا کنون هیچ روشی برای پایش ماتریس واریانس- کوواریانس این گونه فرآیندها ارائه نشده است. در این مقاله، یک شبکه عصبی مصنوعی برای پایش تغییرپذیری یک فرآیند چند مشخصه وصفی و متغیر ارائه شده است. شبکه ارائه شده نه تنها قادر به کشف وضع...

برآورد تغییرات سطح پوشش جنگل های رودسر با استفاده از روش های طبقه بندی شبکه عصبی مصنوعی و حداکثر احتمال

امروزه کسب آگاهی و دانش در رابطه با پوشش گیاهی نقش مهمی را در مدیریت خاک­ها ایفا می­کند. بااین وجود برآورد پوشش گیاهی به روش معمولی که شامل برآورد کلی از پوشش گیاهی است هم زمان­بر است و هم اطلاعات چندان دقیقی را به دست نمی­دهد. از این رو سنجش از دور فنآوری بسیار مفیدی است که به دلیل کاهش زمان و هزینه، بر سایر روش­ها ارجحیت داده می­شود. در این تحقیق سعی بر آن شد با استفاده از تکنیک­های سنجش از د...

مقایسه دو روش شبکه عصبی مصنوعی و آنالیز رگرسیون در پیش بینی و برآورد حجم مقطوعات درختان در جنگل آموزشی-پژوهشی خیرود نوشهر

استفاده از مدل­های تجربی آماری از روش ­های کاربردی رایج، میان مدیران منابع جنگلی است. تحلیل رگرسیون نیز از روش‌های آماری بوده که می­ تواند برای برآورد حجم استفاده گردد. این روش نیازمند پیش ­فرض و دارای محدودیت­هایی مانند نرمال بودن توزیع داده­ ها، عدم رابطه هم خطی، یکسان بودن واریانس خطاها است. استفاده از روش­ های جدید مثل شبکه­ های عصبی مصنوعی، دارای محدودیت های مذکور نیست. در این بررسی هدف مق...