مدل سازی زمین لغزش و ریزش کوه در گوگل ارث انجین

این محصول آموزشی جدید به جرات اولین آموزش ایران و احتمالا جهان است که با استفاده از سامانه ارث انجین و یکی از الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشین به نام Gradient Tree Boost به مدل سازی زمین لغزش و ریزش کوه پرداخته است مدل‌سازی ریزش کوه با استفاده از سامانه Google Earth Engine و روش‌های یادگیری ماشین از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است زیرا این سامانه با دسترسی به داده‌های بزرگ و متنوع سنجش از دور، امکان پردازش و تحلیل سریع و کارآمد داده‌ها را فراهم می‌کند. استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین، مانند جنگل تصادفی و Gradient Tree Boost، دقت پیش‌بینی‌ها را افزایش می‌دهد و شناسایی مناطق پرخطر را با دقت بالا ممکن می‌سازد.

آموزش مدل‌سازی خطر ریزش کوه با استفاده از سامانه Google Earth Engine و روش‌های یادگیری ماشین اهمیت بالایی برای شرکت کنندگان در این آموزش دارد زیرا این دوره به آنها امکان می‌دهد تا مهارت‌های پیشرفته‌ای در تحلیل و پردازش داده‌های مکانی کسب کنند. کاربران با یادگیری نحوه بارگذاری، پردازش و ترکیب داده‌های مختلف از منابع معتبر، می‌توانند مدل‌های دقیق‌تری برای پیش‌بینی و ارزیابی خطرات طبیعی توسعه دهند.

همچنین، با آموزش استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته مانند جنگل تصادفی و Gradient Tree Boost، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود تا بهبودهای قابل‌توجهی در دقت پیش‌بینی‌های خود ایجاد کنند، که این مهارت‌ها در زمینه‌های مدیریت بحران، برنامه‌ریزی شهری و حفاظت از محیط زیست بسیار کاربردی و ارزشمند هستند.

در ویدئوی زیر مدرس، به معرفی این آموزش پرداخته است …

---

فلوچارت آموزش:

---

مدرس کیست؟

• 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 است:

1. تعریف محدوده مورد مطالعه
2. بارگذاری نقاط نمونه برداری ریزش کوه به سامانه ارث انجین
3. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و ارزیابی
4. بارگذاری نقشه های آفلاین به سامانه ارث انجین
5. دانلود برخط سایر نقشه ها و لایه های مورد نیاز مدل سازی
6. نمونه‌برداری از تصویر ترکیبی در نقاط آموزشی
7. نمونه‌برداری از تصویر ترکیبی در نقاط ارزیابی
8. آموزش مدل رگرسیون جنگل تصادفی (Random Forest)
9. آموزش مدل رگرسیون Gradient Tree Boost
10. طبقه‌بندی داده‌های ارزیابی با مدل‌های آموزش‌دیده
11. محاسبه صحت کلی و خطاهای مدل‌ها (R2، MSE، RMSE)
12. طبقه‌بندی تصویر ترکیبی با مدل‌های آموزش‌دیده
13. تعریف سطوح خطر برای نقشه ریسک ریزش کوه
14. نمایش نقشه‌های نهایی ریسک در Google Earth Engine
15. صدور نقشه‌های ریسک ریزش کوه به Google Drive به فرمت GeoTIFF
16. نمایش نقشه های نهایی مدل سازی در ArcGIS

 

---

معرفی نرم افزار

Google Earth Engine (GEE) یک پلتفرم آنلاین قدرتمند برای تحلیل و پردازش داده‌های سنجش از دور و مکانی است. این سامانه دارای ویژگی‌های برجسته‌ای است که آن را به ابزاری ایده‌آل برای مدل‌سازی و پیش‌بینی بلایای طبیعی تبدیل کرده است:

• دسترسی به داده‌های رایگان: GEE به کاربران امکان دسترسی به مجموعه‌ای عظیم از داده‌های ماهواره‌ای و مکانی رایگان را می‌دهد.
• پلتفرم ابری: GEE یک پلتفرم ابری است که نیاز به تجهیزات سخت‌افزاری قدرتمند برای پردازش داده‌های بزرگ را برطرف می‌کند.
• تحلیل داده‌های بزرگ: GEE قادر به تحلیل حجم بسیار بزرگی از داده‌ها به‌طور همزمان است.
• ابزارهای پیشرفته: GEE ابزارهای متنوعی برای پردازش داده‌ها، اعمال الگوریتم‌های یادگیری ماشین و نمایش نتایج به‌صورت نقشه‌های تعاملی فراهم می‌کند.
• جامعه کاربری گسترده: GEE دارای جامعه کاربری گسترده‌ای است که منابع آموزشی، کدهای نمونه و مستندات فراوانی را در اختیار کاربران قرار می‌دهد.

مزایای استفاده از سامانه Google Earth Engine

سامانه Google Earth Engine نسبت به محیط‌های برنامه‌نویسی دیگر مانند پایتون و R مزایای متعددی دارد:

• دسترسی سریع به داده‌های جهانی: برخلاف پایتون و R که نیازمند دانلود و پردازش دستی داده‌ها هستند، GEE امکان دسترسی و پردازش داده‌های جهانی را به‌طور مستقیم از پلتفرم خود فراهم می‌کند.
• پردازش ابری: GEE از زیرساخت‌های ابری استفاده می‌کند که این امکان را فراهم می‌کند تا کاربران بدون نیاز به سخت‌افزارهای قدرتمند، پردازش‌های پیچیده و بزرگ را انجام دهند.
• یکپارچگی ابزارها: GEE ابزارهای مختلفی برای پردازش، تحلیل و نمایش داده‌ها به‌صورت یکپارچه در یک محیط واحد فراهم می‌کند.
• کارایی بالا: پردازش‌های موازی و بهینه‌سازی‌های موجود در GEE باعث می‌شود تا پردازش داده‌ها سریع‌تر و کارآمدتر انجام شود.
• سهولت در استفاده: رابط کاربری ساده و محیط برنامه‌نویسی آنلاین GEE، استفاده از این پلتفرم را برای کاربران با سطوح مختلف تجربه آسان‌تر می‌کند.

کاربردها و نتایج

سامانه تحلیل و پیش‌بینی بلایای طبیعی با استفاده از Google Earth Engine می‌تواند در موارد زیر به کار رود:

• شناسایی مناطق پرخطر: با تحلیل داده‌های مکانی و زمانی، می‌توان مناطق مستعد ریزش کوه را شناسایی کرد.
• پیش‌بینی ریزش‌های آینده: با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی و یادگیری ماشین، می‌توان زمان و مکان احتمالی ریزش‌های آینده را تخمین زد.
• مدیریت بحران: نتایج تحلیل‌ها می‌تواند به مسئولان کمک کند تا برنامه‌های مدیریتی مناسبی برای مواجهه با بلایا تدوین کنند.
• آموزش و آگاهی‌بخشی: استفاده از نقشه‌ها و داده‌های تحلیل شده می‌تواند به افزایش آگاهی عمومی و آموزش جامعه در مورد خطرات بالقوه کمک کند.

استفاده از سامانه Google Earth Engine برای مدل‌سازی و پیش‌بینی بلایای طبیعی مانند ریزش کوه، به دلیل دسترسی آسان به داده‌ها، توانایی پردازش‌های بزرگ و کارایی بالا، یک انتخاب بسیار مناسب برای محققان و متخصصان مدیریت بحران است. این پلتفرم، امکانات و ابزارهای پیشرفته‌ای را برای تحلیل داده‌های مکانی و اعمال الگوریتم‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی فراهم می‌کند که می‌تواند به پیش‌بینی دقیق‌تر و مدیریت بهتر بحران‌ها کمک شایانی نماید.

---

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 از تصاویر SRTM درسامانه گوگل ارث انجین
• داده‌های مکانی رودخانه و جاده که به ترتیب از DEM و نقشه‌های OSM استخراج شده‌اند
• نقشه لیتولوژی و فاصله از گسل از نقشه های سازمان زمین شناسی و اکتشافات معدنی تولید شده است
• تصاویر ماهواره‌ای برای استخراج نقشه های پوشش زمین و شاخص NDVI در GEE
• داده‌های بارش از پروداکت های گوگل ارث انجین و داده های پایگاه های زمینی
• نقاط ریزش کوه در مسیر جاده با GPS و نقشه های فازی استخراج و گروه بندی شدند
• سایر نقشه ها و لایه نیز از سامانه گوگل ارث انجین دریافت و برای مدلسازی پردازش شده اند.

بخش بزرگی از داده های مدلسازی به صورت برخط همزمان با مدلسازی در سامانه GEE تولید و مورد استفاده قرار گرفتند. تعدادی از نقشه ها مانند سنگ شناسی، فاصله ازگسل، فاصله از رودخانه و فاصله از جاده بعد از فازی سازی به سامانه گوگل ارث انجین آپلود شدند تا در مدل سازی استفاده شوند.

---

کاربرد این محصول

این آموزش از داده‌های مختلف مکانی از جمله داده‌های سنجش از دور، زمین‌شناسی، اقلیمی و محیط زیستی بهره می‌برد تا مدل‌های پیش‌بینی ریزش کوه را آموزش ببیند و ارزیابی کند. با استفاده از مجموعه ابزارهای Google Earth Engine، کاربران می‌توانند مدل‌های یادگیری ماشینی مناسبی را برای پیش‌بینی خطرات ریزش کوه در مناطق مختلف توسعه دهند. این مدل‌ها نه تنها به تحلیل دقیق‌تر و پیش‌بینی بهتر خطرات ریزش کوه کمک می‌کنند بلکه به مدیران و تصمیم‌گیران در زمینه مدیریت بحران و توسعه پایدار ابزارهایی را ارائه می‌دهند تا اقدامات مناسبی را برای کاهش آسیب‌پذیری و مخاطرات اجتماعی و اقتصادی مرتبط با ریزش کوه اتخاذ کنند.

از طرف دیگر، این آموزش با تولید نقشه‌های پهنه‌بندی مخاطره ریزش کوه، به محققان و مدیران محلی ابزاری قدرتمند برای شناسایی و مدیریت مناطق با خطر ریزش کوه را ارائه می‌دهد. در نتیجه، این آموزش نقش بسیار مهمی در بهبود مدیریت خطرات ریزش کوه و توسعه پایدار دارد. روشی که در این آموزش در پیش گرفته شده است برای سایر موضوعات علوم مکانی نیز قابل استفاده است.

---

مخاطب این محصول

مخاطبان این محصول آموزشی شامل افراد و گروه‌های زیر می‌باشند:

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