آموزش جامع برآورد میزان فرسایش و رسوب با مدل فورنیه (از ارث انجین تا یادگیری عمیق در R)

340 بازدید

اخبار ، مقالات و تحقیقات گروهی را دنبال کنید.

آموزش رایگان نرم افزار ENVI

در ENVI حرفه ای شو 🦾

0 تا 100 مفاهیم سنجش از دور

کاملا رایگان شروع کن 🧩

آموزش رایگان ArcGIS pro

واقعاااااا رایگاااااانه 🤗

آموزش گوگل ارث انجین

شدیدا توصیه شده 🌏

دانلود لندیوز 10 متری ایران و …

به کمک گوگل ارث انجین 🚀

کتاب موتور پردازش مجازی

اولین کتاب آموزش گوگل ارث انجین 📗

طبقه بندی تصاویر ماهواره ای

آشنایی با انواع روش ها 😲

پیش پردازش تصاویر ماهواره ای

هندسی – رادیومتریکی – اتمسفری 🀄

دانلود داده های آلتیمتری

ترازسنجی برای دریاچه ها 🧿

پوشش اراضی 10 متری

تولید شده توسط ESRI 🧐

نمایش سه بعدی در ArcGIS

مدل رقومی ارتفاع 🗻

مطالب پربازدید

مطالعات برآورد میزان فرسایش و رسوب در موضوع فرسایش بخصوص فرسایش آبی از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است زیرا به حفظ منابع آب و خاک و کاهش خسارات اقتصادی کمک می‌کنند. فرسایش آبی منجر به از دست رفتن لایه سطحی خاک و کاهش حاصلخیزی آن می‌شود که مستقیماً بر تولیدات کشاورزی تأثیر منفی می‌گذارد. رسوبات حاصل نیز مجاری آب، کانال‌ها و…

مطالعات برآورد میزان فرسایش و رسوب در موضوع فرسایش بخصوص فرسایش آبی از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است زیرا به حفظ منابع آب و خاک و کاهش خسارات اقتصادی کمک می‌کنند. فرسایش آبی منجر به از دست رفتن لایه سطحی خاک و کاهش حاصلخیزی آن می‌شود که مستقیماً بر تولیدات کشاورزی تأثیر منفی می‌گذارد. رسوبات حاصل نیز مجاری آب، کانال‌ها و مخازن را پر کرده و کارایی آنها را کاهش می‌دهند.

این مطالعات به مدیریت بهینه منابع طبیعی و جلوگیری از آسیب به زیرساخت‌ها یاری می‌رسانند. حفاظت از اکوسیستم‌های آبی با کاهش ورود رسوبات آلاینده نیز از نتایج مثبت این تحقیقات است. علاوه بر این، با توجه به تغییرات اقلیمی و افزایش حوادث شدید جوی، این مطالعات در پیش‌بینی و مقابله با تغییرات فرسایش و رسوب نقش بسزایی دارند. در نهایت، این تحقیقات به توسعه و اجرای استراتژی‌های مدیریتی پایدار و کاهش خسارات اقتصادی و محیطی منجر می‌شوند.این دوره آموزشی جامع به شما آموزش می‌دهد که چگونه با به‌کارگیری دو رویکرد متفاوت، مدل‌هایی برای پیش‌بینی فرسایش آبی در یک منطقه یا حوضه آبریز ایجاد کنید.

رویکرد اول، استفاده از روش فورنیه (Fournier) در سامانه پردازش داده‌های ماهواره‌ای گوگل ارث انجین است. این روش تجربی، براساس معادلات ریاضی، میزان فرسایش را با استفاده از داده‌هایی مانند بارش، ارتفاع، شیب و سایر متغیرهای مرتبط محاسبه می‌کند.

رویکرد دوم، به‌کارگیری الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین در نرم‌افزار R است. با استفاده از روش‌هایی مانند رگرسیون خطی، جنگل تصادفی و شبکه عصبی، می‌توان مدل‌هایی براساس داده‌های مختلف ایجاد کرد که قابلیت پیش‌بینی فرسایش را با دقت بالایی دارند.

در این دوره آموزشی جامع، شما گام‌به‌گام با مراحل مختلف مدل‌سازی فرسایش آبی از جمله آماده‌سازی داده‌ها، پردازش و تحلیل آنها، انتخاب متغیرهای مناسب، آموزش مدل‌ها و ارزیابی عملکرد آنها آشنا خواهید شد. همچنین با مقایسه دو رویکرد فوق، می‌توانید مزایا و معایب هر یک را درک کرده و بهترین رویکرد را برای پروژه‌های خود انتخاب نمایید.


ویژگی های آموزش

  • مدرس: حسن مظفری
  • تخصص: دکتری ژئومورفولوژی
  • موضوع: آموزش مدل سازی برآورد میزان رسوب با استفاده ازروش های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • نرم افزار: زبان برنامه نویسی R ، نرم افزار Arcgis ، اکسل و سامانه Google Earth Engine  و پایتون
  • مخاطب: مهندسان حوزه‌های علوم زمین، منابع آب، مهندسی عمران ، محیط زیست و جغرافیا و همه کسانی که به نوعی با داده های علوم مکانی سر و کار دارند
  • نوع آموزش: ویدیویی
  • پاورپوینت: دارد
  • داده های تمرینی:‌ دارد
  • پیش نیاز: آشنایی مقدمانی با نرم افزار R ،Google Earth Engine

تهیه آموزش:

برای تهیه این آموزش بر روی دکمه زیر کلیک کنید. پس از پرداخت بلافاصله به لینک های دانلود آموزش دسترسی دارید.

کد تخفیف 40 درصدی = khordad


معرفی مدرس

  • حسن مظفری
  • دکتری ژئومورفولوژی
  • مدرس دانشگاه فرهنگیان
  • برگزاری دوره های متعدد آموزش GIS و RS برای دانشجویان دانشگاه فرهنگیان
  • برگزاری چندین دوره های ضمن خدمت در زمینه GIS و RS برای فرهنگیان
  • تألیف چندین مقاله علمی و پژوهشی در رابطه با ژئومورفولوژی و علوم مکانی
  • مدرس کارگاه های مختلف برای فرهنگیان
  • فعالیت در زمینه برنامه نویسی در سامانه گوگل ارث انجین و R
  • مدرس آکادمی سنجش از دور با چند آموزش کاربردی

عناوین آموزشی

عناوین درنظر گرفته شده به شرح زیر می باشد:

فصل 1- مقدمه و توضیحات کلی پروژه و معرفی مدل برآورد میزان رسوب فورنیه (Fournier)

فصل 2- تبیین مولفه ها و معادلات مدل فورنیه و تهیه نقشه های پایه این مدل در سامانه گوگل ارث انجین

فصل 3- کد نویسی در سامانه ارث انجین و تولید نقشه فورنیه در این سامانه

فصل 4- تهیه نقشه های مختلف مدل های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مانند نقشه درصد خاک رس، ماسه ، مواد ارگانیک خاک، لندکاور، پوشش گیاهی، DEM، شیب ، جهت شیب و بافت خاک از سامانه گوگل ارث انجین، همچنین تهیه نقشه لیتولوژی یا زمین شناسی در محیط R و همسان سازی(Resampling) همه نقشه ها به منظور اجرای مدل های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در نرم افزار R

فصل 5- استاندارد سازی و فازی سازی نقشه های متغیر مستقل یا پیش بین با زبان برنامه نویسی Python و تهیه متغیر وابسته در ArcGIS

فصل 6- مدل سازی و تهیه نقشه پیش بینی با رگرسیون خطی چندگانه، تولید نمودار همبستگی و صحت کلی و خطای RMSE

فصل 7- مدل سازی نقشه برآورد میزان رسوب با استفاده از روش جنگل تصادفی و شبکه عصبی مصنوعی (NNET) و تهیه و رسم نمودارهای همبستگی و Importance و مشخص نمودن میزان خطای RMSE

  • خروجی مدل فورنیه در GEE
  • خروجی مدل شبکه عصبی nnet
  • خروجی مدل جنگل تصادفی RF


معرفی نرم افزار

در این دوره آموزشی، از نرم افزار R برای پیاده سازی و توسعه مدل های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به منظور برآورد میزان رسوب و فرسایش استفاده شده است. R یک زبان برنامه نویسی قدرتمند و متن باز است که بیشتر برای محاسبات آماری و تحلیل داده ها مورد استفاده قرار می گیرد. در این دوره، از الگوریتم های پیشرفته ای مانند رگرسیون خطی چندگانه، جنگل تصادفی و شبکه عصبی مصنوعی در محیط R برای پیش بینی دقیق میزان فرسایش و رسوب بر اساس متغیرهای مستقلی مانند خصوصیات خاک، پوشش زمین، توپوگرافی و پوشش گیاهی و غیره،… بهره گرفته شده است.

همچنین از زبان برنامه نویسی Python برای پردازش و آماده سازی داده های مکانی و متغیرهای مستقل جهت ورود به مدل های یادگیری ماشین استفاده شده است. Python یک زبان چندمنظوره و قدرتمند است که کتابخانه های کاربردی برای پردازش تصاویر و داده های جغرافیایی مانند Rasterio، GDAL و NumPy را ارائه می دهد. در این آموزش، از Python برای انجام فرآیندهایی نظیر استانداردسازی و فازی سازی نقشه های متغیرهای مستقل بهره گرفته شده است. این پیش پردازش ها برای آماده سازی داده ها جهت استفاده در مدل های یادگیری ماشین ضروری می باشند.

سامانه گوگل ارث انجین یک پلتفرم آنلاین برای پردازش و تحلیل داده های ماهواره ای و جغرافیایی است که در این دوره از آن برای تهیه و استخراج نقشه های پایه و متغیرهای مستقل مانند پوشش گیاهی، پوشش زمین یا لندکاور، مدل رقومی ارتفاع (DEM) ، نقشه بارندگی و غیره،… استفاده شده است. همچنین، این سامانه برای پیاده سازی کامل مدل برآورد فرسایش و رسوب فورنیه (Fournier) از طریق کدنویسی مورد استفاده قرار گرفته است. گوگل ارث انجین امکان دسترسی به حجم عظیمی از داده های ماهواره ای با کیفیت بالا را فراهم می کند و از روش های پردازش و تحلیل پیشرفته ای برای استخراج نقشه های دقیق پشتیبانی می نماید.

این سامانه قابلیت دسترسی به داده های پایه مورد نیاز مدل فورنیه مانند مدل رقومی ارتفاع (DEM)، داده های بارندگی ماهانه و سالانه را دارد. همچنین گوگل ارث انجین می تواند این داده ها را پردازش و تحلیل کند تا نقشه های شیب زمین و میانگین بارندگی ماه پربارانِ سال که جزء ورودی های معادله فورنیر هستند را استخراج نماید. با استفاده از این داده های پایه، معادله مدل فورنیر در قالب یک تابع در محیط گوگل ارث انجین کدنویسی و پیاده سازی شده است. خروجی نهایی این پردازش، یک نقشه برآوردی از میزان فرسایش و رسوب بر مبنای مدل فورنیر است.

ویژگی‌های برجسته این محصول آموزشی چیست؟

  • آموزش دو رویکرد متفاوت و کاربردی برای مدل‌سازی فرسایش آبی
  • استفاده از نرم‌افزارهای پیشرفته و به‌روز گوگل ارث انجین و R
  • پوشش جامع مراحل مختلف مدل‌سازی از آماده‌سازی داده‌ها تا تولید نقشه نهایی
  • ارائه مثال‌های واقعی و داده‌های کاربردی برای درک بهتر مفاهیم

این دوره آموزشی بسیار مناسب برای دانشجویان، محققان و متخصصانی است که در حوزه‌های علوم زمین، منابع آب، مهندسی عمران و محیط زیست فعالیت می‌کنند و به دنبال کسب مهارت در مدل‌سازی فرسایش آبی با روش‌های نوین و کارآمد هستند.

با گذراندن این دوره جامع، شما قادر خواهید بود تا با اطمینان، مدل‌های پیش‌بینی فرسایش آبی را در پروژه‌های خود پیاده‌سازی کرده و از نتایج آن برای مدیریت بهینه منابع آب و خاک و جلوگیری از خسارات اقتصادی و زیست‌محیطی استفاده نمایید.


داده های مورد استفاده:

در این آموزش از داده‌های مختلفی برای مدل‌سازی استفاده شده است.

  • نقشه ارتفاعی رقومی (DEM) برای استخراج داده‌های ارتفاع، شیب و جهت شیب استفاده شده است
  • نقشه های مربوط به عوارض سطح زمین، توپوگرافی و ژئومورفولوژی از نرم افزار Saga Gis استخراج شدند
  • نقشه لیتولوژی از شیپ فایل نقشه زمین شناسی استان تهیه گردید
  • تصاویر ماهواره‌ای برای استخراج نقشه های پوشش زمین و شاخص NDVI
  • داده‌های بارش از پروداکت های گوگل ارث انجین و داده های پایگاه های زمینی
  • داده های متغیر وابسته از نقشه مدل فورنیه در سامانه گوگل ارث انجین نمونه برداری شده است.
  • داده های انواع بافت خاک از سامانه ارث انجین بدست آمد.

تمامی این داده‌ها پس از آماده‌سازی، برای ایجاد مدل‌های پیش‌بینی با استفاده از الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گرفته‌اند. در نهایت نقشه نهایی پیش‌بینی در محیط‌های R و ArcGIS تولید شده است.


کاربرد این محصول

این آموزش به گونه‌ای طراحی شده است که نیازهای علمی و عملی متخصصان و دانشجویان در حوزه‌های علوم زمین، منابع آب، مهندسی عمران، محیط زیست و جغرافیا را برآورده کند. این دوره با استفاده از دو رویکرد پیشرفته، یعنی مدل فورنیه در گوگل ارث انجین و الگوریتم‌های یادگیری ماشین در R، به کاربران امکان می‌دهد با دقت بالا مدل‌های پیش‌بینی فرسایش آبی را پیاده‌سازی کنند.

از آماده‌سازی داده‌ها و پردازش آن‌ها گرفته تا تحلیل، آموزش مدل‌ها و ارزیابی عملکرد، تمامی مراحل به صورت جامع پوشش داده شده است. با بهره‌گیری از نرم‌افزارهای Google Earth Engine، R و Python، شرکت‌کنندگان در این دوره می‌توانند داده‌های ماهواره‌ای و مکانی را به‌صورت عملی پردازش و تحلیل کنند. این دوره برای مهندسان، محققان و دانشجویانی که به دنبال مهارت‌های عملی در مدل‌سازی فرسایش آبی هستند، بسیار مناسب است و می‌تواند به مدیریت بهینه منابع آب و خاک و کاهش خسارات اقتصادی و زیست‌محیطی کمک کند.


مخاطبان این محصول:

مخاطبان این محصول آموزشی شامل افراد و گروه‌های زیر می‌باشند:

  • مهندسان علوم زمین
  • متخصصان منابع آب
  • مهندسان عمران
  • متخصصان محیط زیست
  • جغرافیدانان
  • دانشجویان رشته‌های مرتبط با علوم زمین و محیط زیست
  • محققان و پژوهشگران حوزه فرسایش و رسوب
  • کارشناسان و مشاوران مدیریت منابع طبیعی
  • فعالان حوزه سنجش از دور و سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS)
  • مدیران و کارشناسان برنامه‌ریزی شهری و منطقه‌ای

تهیه آموزش:

برای تهیه این آموزش بر روی دکمه زیر کلیک کنید. پس از پرداخت بلافاصله به لینک های دانلود دسترسی دارید.

کد تخفیف 40 درصدی = khordad

نوشته های مرتبط :

آموزش های رایگان پیشنهادی :

9 دیدگاه. ارسال دیدگاه جدید

  • میترا امامی
    1403-03-12 6:19 ب.ظ

    سلام.
    در این آموزش از مدل RUSLE استفاده شده هست؟
    کل اموزش چند ساعته می باشد؟
    متشکرم

    پاسخ
    • حسن مظفری
      1403-03-12 11:28 ب.ظ

      سلام وقت بخیر سرکار خانم امامی بزرگوار، این مدل با استفاده از روش فورنیه(Fournier) کار شده است که در ادامه با بهره گیری از داده‌های روش مذکور یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را پیاده سازی کردیم

      پاسخ
    • حسن مظفری
      1403-03-13 12:09 ق.ظ

      آموزش بیش از ۱۱ ساعت است

      پاسخ
  • سلام. ببخشید در بخش یادگیری ماشین، فرسایش رو فقط با روش رگرسیون خطی چندگانه و رسوب رو با روشهای rf و nnet براورد کردن؟ یعنی فرسایش با یادگیری عمیق انجام نشده؟

    پاسخ
    • حسن مظفری
      1403-03-15 1:38 ق.ظ

      سلام و عرض ادب، بعد از برآورد رسوب با مدل فورنیر در گوگل ارث انجین همزمان از دو روش یادگیری ماشین یعنی رگرسیون خطی چندگانه و جنگل تصادفی(RF) برای مدل سازی فرسایش و رسوب استفاده کردیم همچنین از روش یادگیری عمیق nnet به عنوان سومین روش در برآورد فرسایس و رسوب بهره گرفتیم. منظور از برآورد رسوب یعنی در کدام قسمت‌های حوضه آبریز فرسایش شدیدتر و رسوب بیشتری تولید می‌شود. این مسئله در نقشه نمونه‌ای که در توضیحات محصول قرار دادیم کاملاً روشن نمایش داده شده است.

      پاسخ
  • Parsisoil@gmail.com
    1403-03-15 8:26 ق.ظ

    با سلام و عرض ادب
    هربار بنده خواستم خریدی بکنم یا دانلود انجام بدم سایت شما مشکل داشت.
    چندین بار روی گزینه نهایی کردن خرید کلیک کردم اما انجام نمیشه!!!

    لطفا رسیدگی بفرمایید
    با تشکر

    پاسخ
  • فاطمه پورحق وردی
    1403-03-17 10:09 ب.ظ

    سلام وقت بخیر من این آموزش تهیه کردم هنگام ران کردن کد متوسط ارتفاع حوضه با این خطا مواجه شدم ممنون میشم راهنمایی کنید. مساحت حوضم زیاده
    Dictionary (Error)
    Image.reduceRegion: Too many pixels in the region. Found 98784751, but maxPixels allows only 10000000.
    Ensure that you are not aggregating at a higher resolution than you intended; that is a frequent cause of this error. If not, then you may set the ‘maxPixels’ argument to a limit suitable for your computation; set ‘bestEffort’ to true to aggregate at whatever scale results in ‘maxPixels’ total pixels; or both.

    پاسخ
  • حسن مظفری
    1403-03-18 6:37 ق.ظ

    سلام وقت شما هم بخیر و نیکی خطای مربوط به `maxPixels` در Google Earth Engine (GEE) به این دلیل رخ می‌دهد که تعداد پیکسل‌های مورد نیاز برای انجام عملیات محاسباتی بیش از حد مجاز (یعنی ۱۰ میلیون پیکسل) است. این خطا به طور معمول زمانی اتفاق می‌افتد که منطقه‌ای که در حال پردازش آن هستید بسیار بزرگ باشد یا رزولوشن داده‌های شما بسیار بالا باشد.
    برای حل این مشکل، می‌توانید از روش‌های زیر استفاده کنید:
    Scale را روی عدد ۳۰ یا مثلا ۱۰۰ قرار دهید
    var meanElevation = elevation.reduceRegion({
    reducer: ee.Reducer.mean(),
    geometry: basinGeometry,
    scale: 30, // Adjust scale as needed
    tileScale: 16 // Adjust tileScale as needed
    });
    یا bestEffort را روی True قرار دهید تا گوگل ارث انجین به صورت خودکار مقیاس را تنظیم کند
    var meanElevation = elevation.reduceRegion({
    reducer: ee.Reducer.mean(),
    geometry: basinGeometry,
    scale: 30, // Adjust scale as needed
    bestEffort: true
    });

    پاسخ

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

این فیلد را پر کنید
این فیلد را پر کنید
لطفاً یک نشانی ایمیل معتبر بنویسید.

keyboard_arrow_up