پهنهبندی کمّی زمیندیسهای بزرگ محیط بیابانی با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی (مقایسۀ کویرهای لوت ایران و کایدام چین)
نویسندگان
چکیده مقاله:
یاردانگها و تپههای ماسهای مناطق فراخشک از جالبترین زمیندیسهای (لندفرمها) مناطق بیابانی محسوب میشوند. ارائۀ روش مطلوب برای شناخت و پهنهبندی کمّی زمین ریختشناسی این زمیندیسها با توجه به ناممکنبودن بازدیدهای میدانی و دسترسی از اهداف این مقاله است. در این مطالعه از دادههای رادار SRTM/C با قدرت تفکیک زمینی معادل 90 متر که وزارت ملی فضا و هوانوردی امریکا (NASA) در سال 2003 ارائه کرد، استفاده شد. زمیندیسهای بزرگی(Mega Landforms) نظیر یاردانگها و تپههای ماسهای دشت لوت ایران و کایدام چین، به وسیلۀ یکی از روشهای شبکههای عصبی مصنوعی با عنوان «الگوریتم خودسازمانده» مطالعه، طبقهبندی و مقایسه شدند. نتایج این تحقیق نشان داد که منطقۀ یاردانگهای کایدام چین نسبت به منطقۀ لوت ایران دارای پیچیدگیهای بیشتری در قسمت تیغههای یاردانگی است در حالی که یاردانگهای منطقۀ لوت کلاسهای یکنواختتری دارد. جزئیات پیچیدۀ یاردانگهای والیشکل کایدام نسبت به دوکی لوت سبب شده است که در این منطقه جزئیات دیگری از پارامترهای ورودی مثلاً جهت شیب در تقسیمبندی نهایی مؤثر واقع شود. بلوغ تپههای ماسهای در ارگ لوت به علت منبع زیاد ماسه و بادهای چندجهتۀ آن سبب شده است تا درصد کلاسهایی همچون شانه و دماغۀ شیب در آن بیشتر باشد. نقشههای مورفومتریک نهایی تپههای ماسهای در دو منطقه تشابه زیادی در اجزای هر کلاس، تعداد و ویژگیهای کلاسها دارند، اما روند تکاملی ارگ در منطقۀ لوت به خوبی قابل تشخیص است. حال آنکه در منطقۀ کایدام به علت منبع کمتر ماسه و یکجهتهشدن بادها بلوغ و تغییر محسوسی از ابتدا تا انتهای ارگ دیده نمیشود. به طور کلی نتایج نشان داد که شبکۀ خودسازمانده بهمنزلۀ الگوریتم نظارتنشدۀ شبکههای عصبی مصنوعی در تلفیق پارامترهای مورفومتریک برای آنالیز نیمهاتوماتیک زمیندیسهای محیطهای بیابانی و تحقیق در علل تفاوت آنها بسیار کارآمد است.
منابع مشابه
پهنه بندی کمّی زمین دیس های بزرگ محیط بیابانی با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی (مقایسۀ کویرهای لوت ایران و کایدام چین)
یاردانگ ها و تپه های ماسه ای مناطق فراخشک از جالب ترین زمین دیس های (لندفرم ها) مناطق بیابانی محسوب می شوند. ارائۀ روش مطلوب برای شناخت و پهنه بندی کمّی زمین ریخت شناسی این زمین دیس ها با توجه به ناممکن بودن بازدیدهای میدانی و دسترسی از اهداف این مقاله است. در این مطالعه از داده های رادار srtm/c با قدرت تفکیک زمینی معادل 90 متر که وزارت ملی فضا و هوانوردی امریکا (nasa) در سال 2003 ارائه کرد، است...
متن کاملتعیین مهمترین پارامترهای ژئومرفومتری کمی در طبقهبندی دشت سرهای مناطق بیابانی با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی وآنالیز حساسیت
دشت سرها ازجمله مهمترین واحدهای ژئومرفولوژی میباشند که به لحاظ فعالیتها انسانی و بهره برداری، بیشتر مورد توجه قرار میگیرند. تاکنون روشها و عوامل مختلفی نیز جهت طبقه بندی مناطق دشتی ارائه شده است. یکی از روشهای طبقه بندی که بیشتر در مطالعات منابع طبیعی در ایران مورد استفاده قرار میگیرد، تقسیم بندی واحد دشت سر به سه تیپ دشت سرلخت، اپانداژ و پوشیده میباشد که عوامل مختلف کمی و کیفی جهت تفکیک...
متن کاملتخمین هدایت هیدرولیکی اشباع در برخی از خاکهای استان ایلام با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی و روشهای رگرسیونی
هدایت هیدرولیکی اشباع ) Ks ( یکی از ورودیهای مهم در مدلسازی جریان آب و انتقال آلایندهها در خاک، طراحی سیستمهای آبیاری و زهکشی، مدلسازی آبهایزیرزمینی و فرایندهای زیستمحیطی است. اندازهگیری مستقیم Ks در مزرعه و آزمایشگاه میسّر میباشد؛ لیکن، معمولاً زمانبر، پرهزینه و دشوار بوده و در سطوحبزرگ نیز غیرعملی است. افزون بر این، بهدلیل غیرهمگن بودن خاک و خطاهای آزمایشگاهی، تا حدودی این اندازهگیریها غیرقابل ...
متن کاملپیش بینی رفتار مشتریان با استفاده از تکنیک شبکههای عصبی مصنوعی
امروزه روش های کمی، به یکی از مهم ترین ابزارهای پیش بینی برای اخذ تصمیمات و سرمایه گذاریهای کلان در بازارها تبدیل شده اند. دقت پیش بینی، یکی از مهم ترین فاکتورهای انتخاب روش پیش بینی است؛ شبکه های عصبی مصنوعی، برنامه های کامپیوتری منعطفی هستند که در سطح گسترده ای برای پیش بینی، با درجه بالایی از دقت به کار برده می شوند. امروزه میتوان با استفاده از تکنیک های داده کاوی و شبکه های عصبی به بررسی و ...
متن کاملطبقهبندی نیمهاتوماتیک ژئومورفومتریکی یاردانگهای لوت با شبکههای عصبی مصنوعی
یاردانگهای منطقة فراخشک لوت یکی از منحصربهفردترین لندفرمهای آّبی- بادی مناطق بیابانی است. شناخت و پهنهبندی ژئومورفومتریک این یاردانگها، با توجه به میسرنبودنِ بازدیدهای میدانی و دسترسی به منطقه، دقت مطلوبی نخواهد داشت. در این مطالعه یاردانگهای دشت لوت، با توپوگرافی ویژه و خاص، با یکی از روشهای شبکههای عصبی مصنوعی با عنوان «الگوریتم خودسازمانده» مطالعه و طبقهبندی شد. نخست 22 پارامتر مورفوم...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده{@ msg_add @}
عنوان ژورنال
دوره 40 شماره 2
صفحات 515- 527
تاریخ انتشار 2014-06-22
با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023