پیش بینی تغییرات کاربری اراضی با مدل ANN و MARKOV

انساس ها همواره به دنبال پیش بینی تغییرات برای مقابله با پدیده های زیست محیطی می باشند. یکی از این عوامل تغییرات کاربری اراضی بوده که اهمیت بسیار ویژه ای نیز دارد. پیش‌بینی تغییرات کاربری اراضی یکی از موضوعات مهم و پرکاربرد در علوم زیست‌محیطی و مدیریت منابع طبیعی است. در آموزش پروژه محور پیش بینی تغییرات کاربری اراضی با مدل ANN و MARKOV با استفاده از ترکیب سنجش از دور با سایر نرم افزار ها با مدل های مختلف پیش بینی تغییرات کاربری اراضی صورت گرفته است.

با توجه به رشد سریع جمعیت و توسعه شهرنشینی، تغییرات کاربری اراضی از اهمیت بسیاری برخوردار است. از این رو، توسعه مدل‌های پیش‌بینی که بتوانند به دقت و اعتبار مورد نیاز برای پیش‌بینی تغییرات در زمینه کاربری اراضی را فراهم کنند، امری ضروری است. برای نمونه مناطق شهری بر روی جزایر حرارتی تاثیر گذار بوده که با پیش بینی آن میتوان اطلاعات مفیدی را استخراج کرد.

پیش بینی تغییرات پوشش سطح زمین یا Landcover

پیش بینی تغییرات کاربری اراضی یا پوشش سطح زمین یک فرآیند چالش‌برانگیز و مهم است که در زمینه‌های مختلف از جمله مدیریت شهری، محیط زیست، کشاورزی، و حتی برنامه‌ریزی زیرساخت‌ها ، مورد استفاده قرار می‌گیرد،. برای انجام این پیش‌بینی‌ها، ابزارها و روش‌های مختلفی وجود دارد که از جمله آن‌ها می‌توان به مدل‌های سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS)، مدل‌های شبکه‌عصبی، و مدل‌های شبیه‌سازی محیطی اشاره کرد.

برای پیش‌بینی تغییرات کاربری اراضی، ابتدا باید داده‌های مربوط به تاریخچه کاربری اراضی و عوامل مؤثر بر تغییرات اراضی را جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل کرد. این عوامل می‌توانند شامل توسعه شهری، تغییرات جمعیت، تغییرات اقلیمی، سیاست‌های حکومتی و سایر عوامل اقتصادی و اجتماعی باشند.

در نهایت، مدل های مختلف برای پیش بینی تغییرات پوشش زمین مورد استفاده قرار گرفته است.. این مدل‌ها ممکن است بر مبنای آمار و احتمالات باشند، مانند مدل‌های رگرسیون و تحلیل زمانی، یا مدل‌های پیچیده‌تری مثل مدل‌های شبکه‌عصبی و مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق باشند. هر روزه بر تعداد این مدل ها نیز افزوده خواهد شد تا بتوان با صحت و دقت بیشتری این تغییرات را پیش بینی کرد.

مدل های مورد استفاده در این آموزش:

• Artificial Neural Network (ANN)
• Logistic Regression (LR)
• مدل مارکوف MARKOV

نکته مهم: در این آموزش مدل های ANN و LR در نرم افزار QGIS و مدل MARKOV در نرم افزار TerrSet پیاده سازی شده است. همچنین فرایند های تهیه نقشه پوشش زمین با تصاویر ماهواره ای در ArcGIS، ENVI و گوگل ارث انجین با متد های مختلف آموزش داده شده است.

ویژگی دوره آموزشی پیش بینی تغییرات کاربری اراضی با مدل ANN و MARKOV

عنوان کلی: پیش بینی تغییرات پوشش سطح زمین با مدل های مختلف
محصول: دانلودی
نرم‌افزار: سامانه گوگل ارث انجین، QGIS و TerrSet
مدرس: آرمان صمدی
تصاویر: لندست
کد آماده : دارد
داده آموزشی و لینک نرم افزار دارد

موارد آموزش داده شده در دوره پیش بینی تغییرات کاربری اراضی با مدل ANN و MARKOV

آموزش پردازش تصاویر لندست در ArcGIS
آموزش طبقه بندی در ArcGIS
آموزش اعتبار سنجی در ArcGIS
آموزش طبقه بندی در ENVI
آموزش طبقه بندی تصاویر ماهواره ای در گوگل ارث انجین
آموزش اعتبار سنجی طبقه بندی در گوگل ارث انجین
آموزش طبقه بندی به روش درخت تصمیم گیری در گوگل ارث انجین
آموزش نصب نسخه مناسب QGIS و افزودنی MOLUSCE
آموزش پیش بینی تغییرات با مدل ANN در QGIS
آموزش پیش بینی تغییرات با مدل LR در QGIS
آموزش اعتبار سنجی مدل ها در QGIS
آموزش استفاده از عوامل دیگر مانند شیب و ارتفاع در فرایند پیش بینی
آموزش آماده سازی داده ها برای MARKOV
آموزش ساخت جدول احتمال با MARKOV
آموزش پیش بینی تغییرات با CA-MARKOV

نکات مهم در مورد این آموزش:
در این محصول آموزشی با نرم افزارهای مختلف تهیه نقشه پوشش زمین آموزش داده شده است.
در این محصول آموزشی برای اجرای مدل ها از نرم افزار QGIS و افزودنی MOLUSCE استفاده شده و برای مارکوف نیز از TerrSet استفاده شده است.
در این آموزش اعتبار سنجی مدل در QGIS آموزش داده شده است.

مدل های ارائه شده در پیش بینی landcover

در آموزش ارائه شده، در گام اول تهیه نقشه پوشش سطح زمین آموزش داده شده است. مهم ترین عامل در پیش بینی دقیق تهیه نقشه پوشش زمین با صحت بالا است. ما در این آموزش از نرم افزارهای مختلف و متد های مختلف استفاده کرده و با جدید ترین روش های روز دنیا فرایند طبقه بندی را به شما آموزش داده ایم. در گام بعدی با استفاده از دو نرم افزار QGIS و TerrSet مدل های مختلف مورد ارزیابی قرار گرفته است.

شبکه‌ عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network)

شبکه‌های عصبی مصنوعی یک روش قدرتمند و پرکاربرد در زمینه یادگیری ماشین هستند. آنها از مدل‌های تقریبی برای مدل‌سازی روابط پیچیده بین ورودی‌ها و خروجی‌ها استفاده می‌کنند. با استفاده از داده‌های موجود، یک شبکه عصبی آموزش داده می‌شود تا بتواند الگوهای مخفی در داده را تشخیص دهد و پیش‌بینی‌های مربوط به تغییرات کاربری اراضی ارائه کند.

رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)

رگرسیون لجستیک یک روش آماری است که برای مدل‌سازی احتمالات یک رویداد یا وقوع یکی از دو حالت استفاده می‌شود. در اینجا، این روش ممکن است برای پیش‌بینی احتمال تغییر کاربری اراضی (مانند تبدیل از کشاورزی به شهری) استفاده شود، بر اساس ویژگی‌های مختلفی که ممکن است بر تغییر کاربری اراضی تأثیر داشته باشند.

مدل MARKOV

مدل Markov یکی از روش‌های پرکاربرد و موثر در پیش‌بینی تغییرات کاربری اراضی است. این مدل بر اساس فرضیه انتقال احتمالاتی از یک حالت به حالت دیگر عمل می‌کند و به وسیله‌ی این انتقال‌های احتمالاتی، تغییرات کاربری اراضی را پیش‌بینی می‌کند.

عملکرد مدل Markov بر پایه‌ی انتقال احتمالاتی بین دو یا بیشتر از کلاس‌های کاربری اراضی استوار است. این احتمالات توسط ماتریس انتقال Markov نشان داده می‌شوند، که نشان می‌دهد که احتمال تغییر از یک کلاس کاربری اراضی به دیگری چقدر است.

برای استفاده از مدل Markov در پیش‌بینی تغییرات کاربری اراضی، ابتدا ماتریس انتقال Markov بر اساس داده‌های تاریخی کاربری اراضی ساخته می‌شود. سپس با استفاده از این ماتریس، می‌توان تغییرات کاربری اراضی را برای زمان‌های آینده پیش‌بینی کرد.

مزایای مدل Markov شامل سادگی و قابلیت فهم آن، توانایی استفاده از داده‌های تاریخی کم و نیاز به پیش‌فرض‌های کمی در مورد تغییرات آینده است. با این حال، این مدل نیاز به فرضیاتی دارد که ممکن است در شرایط واقعی قابل اعمال نباشند و نتایج آن ممکن است به عوامل غیرمنتظره وابسته باشد. همچنین، در مواردی که الگوهای پیچیده‌تر تغییرات وجود دارد، مدل Markov ممکن است عملکرد ناکارآمدی داشته باشد.

مدرس دوره آموزشی:

آرمان صمدی
دانش‌آموخته رشته سنجش‌ازدور و جی‌ای اس دانشگاه تهران
کارشناس سنجش‌ازدور و سامانه اطلاعات جغرافیایی
مدیر و بنیان‌گذار وب‌سایت مدرسه سنجش ‌از دور
مدرس بیش از 300 محصول آموزشی