آموزشی جامع ” پیش‌بینی و مدل‌سازی فرسایش خندقی با الگوریتم‌های هوش مصنوعی با برنامه نویسی R و پایتون ” منتشر شد

مطالعه و تهیه نقشه حساسیت به فرسایش خندقی و مدل‌سازی آن با استفاده از یادگیری ماشین از اهمیت بالایی در مدیریت منابع طبیعی و برنامه‌ریزی محیط زیست برخوردار است، زیرا فرسایش خندقی به عنوان یکی از مخرب‌ترین اشکال فرسایش خاک، سالانه میلیون‌ها تن خاک حاصلخیز را از بین برده و باعث تشکیل کانال‌های عمیق و دائمی در سطح زمین می‌شود که نه تنها کیفیت اراضی کشاورزی را کاهش می‌دهد بلکه منجر به آلودگی منابع آبی، تخریب زیرساخت‌های عمرانی و تهدید امنیت غذایی می‌گردد.

فرسایش خندقی به نوعی از فرسایش خاک گفته می‌شود که در آن آب روان سطحی، در زمین شکاف‌ها یا خندق‌های عمیق و وسیع ایجاد می‌کند. این نوع فرسایش معمولاً در مناطقی رخ می‌دهد که خاک ضعیف، شیب زمین زیاد، و پوشش گیاهی کم است.

 

در این راستا، استفاده از روش‌های یادگیری ماشین برای مدل‌سازی حساسیت به فرسایش خندقی مزایای قابل توجهی نسبت به روش‌های سنتی آماری دارد، چرا که این الگوریتم‌ها قادر به تحلیل همزمان و پیچیده متغیرهای متعدد شامل ویژگی‌های توپوگرافی مانند شیب، انحنای سطح و شاخص رطوبت توپوگرافی، خصوصیات خاک نظیر بافت، نفوذپذیری و محتوای ماده آلی، عوامل اقلیمی از قبیل الگوی بارندگی و دمای منطقه، و ویژگی‌های پوشش گیاهی و کاربری اراضی هستند و می‌توانند روابط غیرخطی و پیچیده بین این متغیرها را شناسایی کرده و مدل‌های دقیق‌تری تولید کنند که در نهایت منجر به تهیه نقشه‌های حساسیت با دقت بالا می‌شود که این نقشه‌ها ابزار ارزشمندی برای مدیران و برنامه‌ریزان محسوب شده و آنها را قادر می‌سازد تا مناطق پرخطر را به موقع شناسایی کرده، اقدامات حفاظتی مناسب را اعمال نمایند، تصمیمات بهینه‌ای در زمینه کاربری اراضی اتخاذ کنند و در نهایت از طریق پیش‌بینی دقیق مناطق مستعد فرسایش، به حفظ منابع طبیعی، کاهش خسارات اقتصادی و توسعه پایدار کمک شایانی نمایند.

در این محصول آموزشی برای تحقق اهداف فوق الذکر  و بهره مندی از توان مدل های یادگیری ماشین در تهیه نقشه حساسیت به فرسایش خندقی مراحل زیر پیموده شد:

مرحله اول: با استفاده از نقاط نمونه برداشت شده از فرسایش های خندقی حوضه آبریز سیمیرم و مدل آماری MaxEnt و نقشه های متغیرهای پیش بین نقشه پیش بینی و حساسیت به فرسایش خندقی در این حوضه تهیه شد.

مرحله دوم: شیپ فایل نقاط نمونه برداری شده فرسایش با استفاده از نقشه مدل سازی فرسایش خندقی MaxNet کمی شد سپس طی مراحل مختلف مدل سازی و پیش بینی فرسایش خندقی حوضه آبریز با استفاده از الگوریتم های پیشرفته ماشین لرنینگ مانند Rf, Xgboost ,SVM انجام گرفت.

این مجموعه آموزشی فرصتی استثنائی فراهم می‌آورد تا علاقه‌مندان و متخصصان به صورت عملی و کاربردی با فرآیند کامل توسعه مدل‌های پیش‌بینی فرسایش خندقی آشنا شوند. طی این دوره، شرکت‌کنندگان نه تنها مهارت‌های لازم برای تحلیل داده‌های مکانی و اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین را کسب خواهند کرد، بلکه قابلیت تفسیر نتایج، بهینه‌سازی پارامترها و صحت‌سنجی مدل‌ها را نیز فراخواهند گرفت.

علاوه بر این، شما خواهید توانست با تحلیل تطبیقی روش‌های مختلف، درک عمیق‌تری از نقاط قوت و ضعف هر تکنیک پیدا کرده و بر اساس ویژگی‌های منحصربه‌فرد منطقه مطالعاتی خود، مناسب‌ترین متدولوژی را انتخاب و پیاده‌سازی نمایید. در نهایت، این دانش و مهارت‌های کسب شده شما را برای ارائه راهکارهای علمی و عملی در حوزه مدیریت فرسایش و حفاظت از منابع طبیعی توانمند خواهد ساخت.

 

فلوچارت مراحل گام به گام کار مطابق شکل زیر است:

 

---

 

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 و برنامه نویسی
• مدرس کارگاه های مختلف برای فرهنگیان
• مدرس دوره های کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
• فعالیت در زمینه برنامه نویسی در سامانه گوگل ارث انجین و R و Python
• مدرس آکادمی سنجش از دور با چند آموزش کاربردی
• مشارکت در اجرای طرح های پژوهشی

---

ویدئوی معرفی:

---

عناوین آموزشی

عناوین آموزش داده شده برای این محصول به شرح زیر می باشد:

• بخش اول: مفدمه و توضیحات کلی پروژه و نحوه تهیه نقشه های مدل رقومی ارتفاعی و شیب
• بخش دوم: آموزش تهیه نقشه شاخص رطوبت توپوگرافی در Saga gis
• بخش سوم: تهیه شیپ فایل رودخانه های حوضه آبریز با روش مدل بیلدر ArcGIS pro و در نهایت تهیه نقشه فاصله از آبراهه
• بخش چهارم: آموزش تهیه نقشه لندکاور حوضه آبریز در سامانه گوگل ارث انجین با کدنویسی
• بخش پنجم: آموزش نحوه تولید نقشه بافت خاک با کدنویسی در سامانه گوگل ارث انجین
• بخش ششم: آموزش نحوه تهیه نقشه Ndvi در سامانه گوگل ارث انجین
• بخش هفتم: آموزش نحوه تولید نقشه انحنای زمین در نرم افزار Saga gis
• بخش هشتم: آموزش نحوه تهیه نقشه زمین شناسی و لیتولوژی در ArcGIS و نرم افزار R
• بخش نهم: تهیه نقشه شاخص فرسایش پذیری باران یا شاخص R در Gee
• بخش دهم: آموزش Resampling لایه های 10 گانه با کدنویسی در R
• بخش یازدهم: آموزش نحوه آماده سازی متغیر وابسته و داده های آموزش و آزمون برای مدل های یادگیری ماشین
• بخش دوازدهم: آموزش مدل حداکثر آنتروپی یا MaxEnt در R و تولید نقشه پهنه بندی و ارزیابی نتایج
• بخش سیزدهم: آموزش تهیه نقشه های حساسیت به فرسایش خندقی و پیش بینی فرسایش خندقی با مدل های یادگیری ماشین در R
• بخش چهاردهم: آموزش مدل سازی فرسایش خندقی با کتابخانه قدرتمند Rstoolbox
• بخش پانزدهم: آموزش تهیه نقشه پیش بینی و حساسیت به فرسایش خندقی با مدل های هوش مصنوعی در پایتون و ارزیابی نتایج
• خروجی نتایج مدل سازی فرسایش خندقی در پایتون و ارزیابی الگوریتم ها

---

 

معرفی نرم‌افزارها و پلتفرم‌های مورد استفاده:

• نرم‌افزار R و محیط توسعه آماری: در این دوره جامع آموزشی، از نرم‌افزار R به عنوان ابزار اصلی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و مدل‌سازی حساسیت فرسایش خندقی بهره گرفته شده است. R یک محیط محاسباتی قدرتمند و متن‌باز است که امکانات گسترده‌ای برای تحلیل آماری و داده‌کاوی فراهم می‌آورد. در این آموزش، از کتابخانه‌های تخصصی نظیر dismo برای مدل MaxEnt، caret برای یادگیری ماشین، randomForest برای الگوریتم جنگل تصادفی، xgboost برای گرادیان بوستینگ و kernlab برای ماشین بردار پشتیبان (SVM) استفاده شده است. همچنین از کتابخانه‌های raster و sf برای پردازش داده‌های مکانی و corrplot برای تجسم ماتریس همبستگی بهره گرفته شده است.

 

• زبان برنامه‌نویسی Python و اکوسیستم علم داده: Python به عنوان زبان مکمل و قدرتمند برای پردازش پیشرفته داده‌های مکانی و تحلیل‌های عمیق‌تر به کار رفته است. در این مجموعه آموزشی، از کتابخانه‌های تخصصی مانند geopandas برای مدیریت داده‌های مکانی، rasterio برای خوانش و پردازش داده‌های رستری، scikit-learn برای اجرای مدل‌های یادگیری ماشین شامل Random Forest، XGBoost و SVM، و matplotlib به همراه seaborn برای تولید نمودارهای تحلیلی و آماری استفاده شده است. Python در این دوره نقش مهمی در استانداردسازی داده‌ها، اعتبارسنجی متقابل، تولید گزارش‌های تحلیلی و صدور نتایج در قالب‌های مختلف ایفا می‌کند.

 

• پلتفرم گوگل ارث انجین (Google Earth Engine): به عنوان پلتفرم ابری برای پردازش داده‌های ماهواره‌ای در مقیاس سیاره‌ای مورد استفاده قرار گرفته است. این سامانه برای استخراج و تولید متغیرهای کلیدی مانند شاخص پوشش گیاهی (NDVI) از تصاویر ماهوارهای لندست، تهیه نقشه‌های بافت خاک، تولید لایه‌های اقلیمی و محاسبه شاخص فرسایش‌پذیری باران (R-factor) به کار رفته است. قابلیت‌های محاسباتی قدرتمند این پلتفرم امکان پردازش سری‌های زمانی طولانی داده‌های ماهواره‌ای و تولید نقشه‌های ترکیبی با کیفیت بالا را فراهم آورده است.

 

• نرم‌افزارهای GIS تخصصی: علاوه بر ابزارهای برنامه‌نویسی، از نرم‌افزارهای تخصصی سیستم اطلاعات جغرافیایی نیز بهره گرفته شده است. نرم‌افزار SAGA GIS برای محاسبه شاخص رطوبت توپوگرافی و تحلیل انحنای زمین، ArcGIS Pro برای مدل‌سازی شبکه آبراهه‌ها و محاسبه فاصله از آبراهه و پردازش‌های اولیه زمین‌شناسی مورد استفاده قرار گرفته‌اند. این ترکیب نرم‌افزاری امکان بهره‌گیری از نقاط قوت هر پلتفرم را برای دستیابی به نتایج بهینه فراهم آورده است.

 

این رویکرد چندپلتفرمه نشان‌دهنده ماهیت میان‌رشته‌ای مدل‌سازی فرسایش خندقی است که نیازمند تلفیق ابزارهای متنوع برای پردازش داده‌های پیچیده جغرافیایی، اجرای الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین و تولید خروجی‌های قابل تفسیر برای تصمیم‌گیری‌های مدیریتی می‌باشد.

---

ویژگی های برجسته آموزش:

1. جامعیت و کاربردی بودن

• پوشش کامل فرآیند مدل‌سازی از تهیه داده‌های پایه تا تولید نقشه‌های نهایی
• 15 بخش آموزشی جامع با داده‌های واقعی از حوضه آبریز سیمیرم

 

2. تنوع الگوریتم‌های یادگیری ماشین

• مقایسه تطبیقی مدل‌های MaxEnt، Random Forest، XGBoost و SVM
• آموزش هم در محیط R و هم Python برای انعطاف بیشتر

 

3. چندپلتفرمه بودن

• استفاده از 6 نرم‌افزار و پلتفرم مختلف (R, Python, GEE, ArcGIS, SAGA GIS, Global Mapper)
• بهره‌گیری از نقاط قوت هر نرم‌افزار برای مراحل خاص

 

4. پردازش داده‌های مکانی پیشرفته

• تهیه 10 لایه متغیر پیش‌بین شامل عوامل توپوگرافی، خاکی، اقلیمی و پوشش گیاهی
• استفاده از داده‌های ماهواره‌ای و تکنیک‌های سنجش از دور

 

5. کاربری گسترده

• مناسب برای مهندسان رشته‌های مختلف (علوم زمین، منابع آب، عمران، محیط زیست، جغرافیا)
• قابل تعمیم به سایر مطالعات فرسایش و مخاطرات طبیعی

---

داده های مورد استفاده:

🌐 داده‌های مکانی و رستری:

• مدل رقومی ارتفاع (DEM) با رزولوشن 30 متر
• نقشه‌های شیب و انحنای زمین استخراج شده از DEM
• شاخص رطوبت توپوگرافی (TWI) محاسبه شده در SAGA GIS
• نقشه شبکه آبراهه‌ها و فاصله از آبراهه تهیه شده در ArcGIS Pro

 

🌐 داده‌های ماهواره‌ای:

• تصاویر لندست 8 برای محاسبه شاخص پوشش گیاهی (NDVI)
• داده‌های اقلیمی برای تهیه نقشه شاخص فرسایش‌پذیری باران (R-factor)
• نقشه‌های پوشش زمین (Land Cover) استخراج شده از Google Earth Engine
• نقشه بافت خاک تهیه شده از داده‌های جهانی سامانه gee

 

🌐 داده‌های زمین‌شناسی و نقطه‌ای:

• شیپ‌فایل زمین‌شناسی حوضه آبریز سیمیرم با امتیازدهی فرسایش‌پذیری
• 400نقطه نمونه‌برداری فرسایش خندقی به صورت شیپ‌فایل

 

🌐 فرمت‌های داده:

• فایل‌های رستری در فرمت GeoTIFF
• داده‌های برداری در فرمت Shapefile
• داده‌های جدولی آماده برای ورود به مدل‌های R و Python

---

کاربردهای این محصول:

✍️ حوزه‌های تخصصی:

• مدیریت منابع طبیعی: شناسایی مناطق حساس به فرسایش برای برنامه‌ریزی حفاظتی
• مهندسی آب: طراحی سازه‌های کنترل فرسایش و مدیریت حوضه‌های آبریز
• برنامه‌ریزی شهری و روستایی: انتخاب مکان مناسب برای توسعه و جلوگیری از خسارات
• مطالعات زیست‌محیطی: ارزیابی تأثیرات زیست‌محیطی پروژه‌ها و طرح‌های توسعه

✍️ کاربردهای عملی:

• پیش‌بینی مخاطرات: تهیه نقشه‌های ریسک برای سیستم‌های هشدار زودهنگام
• کشاورزی پایدار: شناسایی اراضی مناسب برای کشت و روش‌های حفاظت خاک
• مدیریت بحران: برنامه‌ریزی اضطراری برای مناطق در معرض خطر فرسایش شدید
• سرمایه‌گذاری و بیمه: ارزیابی ریسک برای پروژه‌های عمرانی و کشاورزی

 

✍️ مزایای علمی و آموزشی:

• تحقیقات دانشگاهی: قابل استفاده در پایان‌نامه‌ها و پروژه‌های تحقیقاتی
• توسعه مهارت‌های فنی: یادگیری تکنیک‌های پیشرفته GIS و یادگیری ماشین
• انتقال دانش: قابلیت تعمیم روش‌ها به سایر مناطق و انواع فرسایش و داده های مکانی

---

مخاطبان این محصول:

مخاطبان اصلی این آموزش شامل:

⬅️ دانشجویان و محققان:

• دانشجویان کارشناسی ارشد و دکتری رشته‌های ژئومورفولوژی، جغرافیای طبیعی و علوم زمین
• پژوهشگران حوزه مخاطرات طبیعی و فرسایش خاک
• دانشجویان علوم محیط زیست

 

⬅️ مهندسان و متخصصان:

• مهندسان منابع طبیعی و حفاظت خاک و آب
• مهندسان آبیاری و زهکشی
• مهندسان عمران (ژئوتکنیک)
• کارشناسان محیط زیست

 

⬅️ متخصصان GIS و برنامه‌نویسان:

• کارشناسان GIS علاقه‌مند به مدل‌سازی مخاطرات
• برنامه‌نویسان R و Python در حوزه علوم مکانی
• کاربران Google Earth Engine

 

⬅️ مدیران و برنامه‌ریزان:

• مدیران منابع طبیعی و آبخیزداری
• مشاوران طرح‌های مدیریت حوضه آبریز
• کارشناسان سازمان‌های دولتی مرتبط