آموزش پیش‌بینی و مدلسازی خصوصیات خاک با یادگیری ماشین

این محصول آموزشی با محوریت «ماشین لرنینگ برای پیش‌بینی خصوصیات خاک» طراحی شده است. در این محصول، تهیه کنندگان با مبانی و مفاهیم یادگیری ماشین در نرم‌افزار R آشنا می‌شوند و به‌صورت گام‌به‌گام تا سطح پیشرفته، کاربرد این روش‌ها در مدل‌سازی و پیش‌بینی ویژگی‌های مختلف خاک را خواهند آموخت.

داده‌های خاکی معمولاً از منابع مختلفی مانند داده‌های آزمایشگاهی، نقشه‌های رقومی، و داده‌های سنجش از دور به‌دست می‌آیند. هدف این دوره، آموزش روش‌های علمی و کاربردی برای تحلیل، مدل‌سازی و پیش‌بینی این داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های نوین یادگیری ماشین است.

نقشه‌برداری دیجیتال خاک (DSM) را از صفر تا صد، با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین در نرم‌افزار R، یاد بگیرید.

معرفی مدرس

• دکتر روح‌الله تقی‌زاده
• استادیار گروه علوم خاک، دانشگاه اردکان
• پژوهشگر فعال در زمینه مدل‌سازی خصوصیات خاک با داده‌های سنجش از دور و یادگیری ماشین
• دارای سابقه تدریس در حوزه داده‌کاوی، یادگیری ماشین و تحلیل‌های فضایی
• نویسنده و مجری چندین پروژه پژوهشی در زمینه مدل‌سازی داده‌های خاکی و محیطی

مقالات جدید چاپ شده از مدرس این دوره: دکتر تقی زاده:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352009424000014

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0016706122004013

https://www.mdpi.com/2072-4292/14/3/472

عناوین آموزشی

عناوین این آموزش به شرح زیر می باشد:

• آشنایی با محیط نرم‌افزار R و نصب بسته‌های تحلیلی راه‌اندازی: محیط کار، نصب بسته‌های raster, sf, caret و آمادگی کامل برای شروع مدل‌سازی
• ورود، پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌های خاکی: تکنیک‌های مدیریت، استانداردسازی و تحلیل اکتشافی داده‌های نمونه‌برداری شده خاک
• الگوریتم‌های پایه یادگیری ماشین: آموزش تئوری و عملی الگوریتم‌های درخت تصمیم، رگرسیون خطی و غیرخطی و جنگل تصادفی
• انتخاب متغیرهای مؤثر: آموزش روش‌های پیشرفته برای کاهش ابعاد داده‌ها و افزایش کارایی و دقت مدل
• پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط R: پیاده‌سازی گام به گام مدل‌ها روی داده‌های خاک با تمرکز بر استفاده صحیح از دستورات R
• ارزیابی عملکرد مدل‌ها و محاسبه شاخص‌های دقت: محاسبه شاخص‌های R-Squared – RMSE – MAE و روش‌های اعتبارسنجی متقابل
• بهینه‌سازی مدل‌ها و تفسیر نتایج: آموزش تنظیم ابرپارامترها برای بهبود دقت و درک چگونگی تأثیر متغیرها در پیش‌بینی
• تلفیق داده‌های مکانی و تولید نقشه‌های پیش‌بینی‌شده: نهایی‌سازی مدل و تولید نقشه خصوصیات خاک با تفکیک مکانی بالا
• معرفی کاربردهای یادگیری ماشین در خاک‌شناسی: مطالعات موردی در زمینه Digital Soil Mapping و استفاده از داده‌های سنجش از دور

نمونه ویدئوی اول آموزش

نمونه ویدئوی دوم آموزش

معرفی نرم‌افزار

در این آموزش از زبان برنامه نویسی R استفاده می‌شود که نرم افزار آن یکی از قدرتمندترین محیط‌ های برنامه‌نویسی و تحلیل داده در جهان است. R با دارا بودن بسته‌های تخصصی در زمینه‌های آمار، یادگیری ماشین و تحلیل فضایی، ابزاری ایده‌آل برای پژوهش‌های خاک‌شناسی دیجیتال محسوب می‌شود.

تهیه کنندگان در این آموزش می‌آموزند چگونه با استفاده از بسته‌هایی نظیر caret ،randomForest ،ranger ،e1071 ،terra و سایر ابزارهای تحلیلی، مدل‌های دقیق و علمی برای پیش‌بینی ویژگی‌های خاک بسازند.

کاربرد و اهمیت این آموزش:

اهمیت پیش‌بینی و مدل‌سازی خصوصیات خاک با استفاده از یادگیری ماشین در حوزه خاک‌شناسی، کشاورزی دقیق (Precision Agriculture) و مدیریت منابع طبیعی بسیار زیاد است.

این روش‌ها محدودیت‌های روش‌های سنتی (مانند نقشه‌برداری میدانی زمان‌بر و گران‌قیمت) را برطرف کرده و نتایج را با سرعت و دقت بالاتری ارائه می‌دهند.

در اینجا به مهم‌ترین جنبه‌های اهمیت این تکنیک‌ها اشاره می‌کنیم:

افزایش دقت و سرعت در نقشه‌برداری خاک

• روش‌های سنتی: تولید نقشه‌های خاک به روش‌های قدیمی (کلاسیک) بسیار زمان‌بر و پرهزینه است و اغلب به دلیل کمبود داده‌های نمونه‌برداری، دارای دقت مکانی پایینی هستند.

• مزیت یادگیری ماشین: الگوریتم‌های ML (مانند Random Forest، SVM و Boosting) می‌توانند روابط پیچیده و غیرخطی بین متغیرهای محیطی (مانند DEM، تصاویر ماهواره‌ای، پوشش گیاهی) و خصوصیات خاک را مدل‌سازی کنند. این امر منجر به تولید نقشه‌های دیجیتال خاک با تفکیک مکانی بالا و دقت بیشتر می‌شود.

کاهش هزینه‌ها و نیاز به نمونه‌برداری میدانی

• اهمیت: با استفاده از مدل‌های ML، می‌توان خصوصیات خاک را در مناطق وسیعی که نمونه‌برداری فیزیکی در آن‌ها دشوار یا پرهزینه است، تخمین زد.

• مدیریت بهینه: مدل به شما کمک می‌کند تا بدانید کجا باید نمونه‌برداری کنید تا بیشترین اطلاعات را با کمترین نمونه به دست آورید.

حمایت از کشاورزی دقیق

• تصمیم‌گیری آگاهانه: مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند نقشه‌های دقیقی از خصوصیات حیاتی خاک مانند pH، کربن آلی (SOC) و بافت خاک تولید کنند.

• مدیریت ورودی‌ها: کشاورزان می‌توانند بر اساس این نقشه‌ها، مقدار کود، آب و بذر مورد نیاز را به صورت متغیر در نقاط مختلف مزرعه اعمال کنند. این کار منجر به افزایش عملکرد محصول، کاهش مصرف بی‌رویه منابع و حفظ محیط زیست می‌شود.

درک بهتر فرآیندهای خاک‌زایی و پدومتری

• شناسایی عوامل مؤثر: با استفاده از تکنیک‌های انتخاب ویژگی (Feature Selection) در ML، می‌توان به طور دقیق مشخص کرد که کدام متغیرهای محیطی (توپوگرافی، اقلیم، پوشش گیاهی) بیشترین تأثیر را در توزیع و تشکیل یک خصوصیت خاص خاک دارند (مثلاً کدام عامل در توزیع کربن آلی در یک منطقه خاص غالب است). این دانش، درک علمی ما از پدولوژی (خاک‌شناسی) را تعمیق می‌بخشد.

تهیه کنندگان پس از گذراندن این دوره قادر خواهند بود از داده‌های سنجش از دور، مشاهدات میدانی و داده‌های آزمایشگاهی برای تولید نقشه‌های رقومی خاک با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین بهره ببرند.

مخاطبان

مخاطبان این آموزش شامل پژوهشگران، کارشناسان و دانشجویان رشته‌های علوم خاک، سنجش از دور، کشاورزی، محیط‌ زیست و علوم داده هستند.

این دوره به گونه‌ای طراحی شده که حتی افرادی که آشنایی محدودی با برنامه‌نویسی دارند، بتوانند با یادگیری گام‌به‌گام، از مبانی تا اجرای مدل‌های پیشرفته در یادگیری ماشین را در محیط R فراگیرند.