پیش بینی رطوبت خاک با الگوریتم Random forest

رطوبت خاک همان مقدار آب موجود در خاک است که در دسترس گیاهان و سایر موجودات در خاک است. یکی از ماهواره هایی که داده رطوبت خاک ارائه می دهد ماهواره SMAP است. این ماهواره دو موضوع اساسی دارد اول اینکه پیکسل سایز بزرگ 10000 متری دارد و دوم اینکه از سال 2015 در دسترسی است. در محصول پیش بینی رطوبت خاک با الگوریتم Random forest اول بحث ریز مقیاس سازی آموزش خواهد دید و سپس بر اساس معادلات چند متغییره در اکسل نمودار تغییرات رطوبت خاک در منطقه اندازه گیری خواهد شد.

الگوریتم درخت تصادفی (Random Forest)

درخت تصادفی (Random Forest) یک الگوریتم یادگیری ماشینی می باشد که معمولاً برای مسائل کلاس‌بندی و رگرسیون استفاده می‌شود. این الگوریتم یک روش مجموعه‌ای است که بر اساس اصول مختلف از تصمیم‌گیری گروهی (Ensemble) بهره می‌برد. اصل اصلی درخت تصادفی این است که تعدادی درخت تصمیمی (Decision Tree) را با استفاده از داده‌های آموزشی می‌سازد و سپس نتایج آنها را ترکیب می‌کند تا پیش‌بینی نهایی را انجام دهد. الگوریتم درخت تصادفی به عنوان یکی از الگوریتم‌های معتبر و قدرتمند در دنیای یادگیری ماشین شناخته می‌شود.

اصول بکار رفته در آموزش ارائه شده
در این آموزش ابتدا متغییرهای که بر روی رطوبت سطحی خاک تاثیر گذار هستند، مشخص شده است، در گام بعدی تعدادی نمونه برداری به صورت رندم برداشت شده است که 70 درصد برای تعلیم مدل استفاده شده است و 30 درصد نیز برای اعتبار سنجی استفاده شده است. بر اساس این نمونه های برداشت شده رگرسیون درخت تصیم گیری بین متغییر وابسته (رطوبت) و متغییرهای مستقل انجام شده و نقشه پیش بینی برای تغییرات رطوبت سطحی تهیه شده است. در نهایت بر اساس 30 درصد داده ارائه شده اعتبار سنجی و ضریب همبستگی محاسبه شده است.
علاوه بر تهیه تصویر در این آموزش نمودار پیش بینی روند تغییرات رطوبت منطقه نیز ارائه شده است. برای این منظور داده های زمانی در مقیاس یکسان تهیه شده و با کمک نرم افزار های جانبی معادله چند متغییره تولید شده است و در نهایت روند تغییرات محاسبه شده است.

آموزش دیگر ما: محاسبه رطوبت خاک با مدل OPTRAM در گوگل ارث انجین

ویژگی محصول پیش بینی رطوبت خاک با الگوریتم Random forest

عنوان کلی: بازیابی/ پیش بینی رطوبت خاک بین سال های 2000 تا 2015 با الگوریتم رندم فارست
محصول: دانلودی
نرم‌افزار: سامانه گوگل ارث انجین
مدرس: آرمان صمدی
کد آماده : دارد
رفرنس : مشابه دارد.
تصاویر: SMAP
الگوریتم: Random Forest و معادلات چند متغییره
تصاویر مورد استفاده: CHIRPS, MODIS , SMAP (توجه هر متغییری دیگری خودتان میتوانید اضافه کنید)
پیکسل سایز تصاویر خروجی: 1000 متری است.

موارد آموزش داده شده در محصول آموزشی پیش بینی رطوبت خاک با الگوریتم Random forest

آموزش فراخوانی تصاویر ماهواره ای مختلف (مودیس، CHIRPS و SMAP )
آموزش اعمال فیلترهای مختلف و ایجاد توابع سری زمانی
آموزش نمونه برداری تصادفی
آموزش جداسازی نمونه های تعلیمی و نمونه های تست
آموزش پیاده سازی روش رگرسیون رندم فارس
آموزش پیش بینی مقدار رطوبت خاک با پیکسل سایز 1000 متر ( توجه پیکسل سایز SMAP ده هزار متر است)
آموزش اعتبار سنجی مدل بر اساس داده های تست
آموزش ترسیم نمودار رابطه بین داده تست ومقادیر پیش بینی شده و محاسبه ضریب همبستگی
آموزش همگان سازی زمانی بین معیار ها (تابع TemporalCollection)
آموزش ایجاد رگسیون چند متغییره در نرم افزار جانبی اکسل (توجه برای ترسیم نمودار از اکسل کمک گرفته است اما تصاویر رندم فارست است )
ترسیم نمودار رطوبت خاک از سال 2000 تا 2015 (توجه داده های SMAP از سال 2015 داده دارد و این بازه 15 ساله در این آموزش بازسازی شده است.)

 

نکات مهم در مورد این آموزش:

در این آموزش برای تهیه تصاویر پیش بینی از الگوریتم رندم فارست استفاده شده است.
در این آموزش برای تهیه نمودار تغییرات از معادلات چند متغییره استفاده شده است.
در این آموزش شما میتوانید از هر نوع متغییر دیگری استفاده کنید و مشخص کنید که میزان ضریب هسبتگی هر متغییر چقدر بوده است.
در این آموزش داده های سال 2000 تا 2015 قابل بازیابی یا پیش بینی هستند (توجه داشته باشید که استفاده از دو واژه پیش بینی و بازیابی بر اساس سلیقه شما می باشد)
نکته مهم: در این آموزش ریز مقیاس سازی نیز آموزش داده شده است که از ده هزار متر به هزار متر خواهد رسید.

ماهواره SMAP

ماموریت Soil Moisture Active Passive (SMAP) یک ماموریت ماهواره‌ای در زمین‌شناسی ناسا است که در ژانویه 2015 به پرتاب انجامید. SMAP برای ارائه مشاهدات جهانی از رطوبت خاک و وضعیت یخ‌زدایی/یخ‌زدایی آن طراحی شده است. هدف این ماموریت افزایش درک ما از چرخه‌های آب و انرژی زمین است و به بهبود پیش‌بینی هواشناسی و پیش‌بینی تغییرات آب و هوا کمک می‌کند.
SMAP تصاویری با وضوح بالا و جهانی از سطوح رطوبت خاک را هر دو تا سه روز یک بار ارائه می‌دهد. این مشاهدات در کاربردهای مختلفی از جمله نظارت بر خشکسالی، پیش‌بینی سیل، مدیریت کشاورزی و تحقیقات آب و هوا استفاده می‌شوند. این ماموریت نقش حیاتی در بهبود درک ما از چرخه‌های آب زمین و تأثیر آن بر الگوهای هواشناسی و آب‌وهوا دارد.

در آموزش بازیابی رطوبت خاک با الگوریتم Random forest میتوانید در ارث انجین روند تغییرات رطوبت خاک را مشاهده نمایید. سامانه ارث انجین یک سامانه متن باز است که از زبان پایتون و جاوا اسکریپ برای پیاده سازی کد ها استفاده خواهد کرد. با کمک این سامانه میتوانید در چند لحظه به سادگی برای حوزه های آبخیر مختلف میزان بیلان آبی را بدست آورید.

کاربرد های اندازه گیری رطوبت خاک با SMAP

محاسبه رطوبت خاک از طریق داده‌های ماهواره‌ای مانند ماموریت SMAP اطلاعات مهمی برای متخصصان مختلف ارائه می‌دهد و در بسیاری از زمینه‌ها کاربرد دارد. در زیر، تعدادی از کاربردهای مهم محاسبه رطوبت خاک به وسیله داده‌های ماهواره‌ای ذکر شده است:

کشاورزی

اندازه‌گیری رطوبت خاک مهم در کشاورزی است. کشاورزان می‌توانند از این اطلاعات برای بهینه‌سازی آبیاری و مدیریت زمین استفاده کنند. این کمک می‌کند تا منابع آبی حفظ شود و محصولات کشاورزی بهینه تر رشد کنند.

پیش‌بینی سیل و خشکسالی

اطلاعات رطوبت خاک می‌توانند به پیش‌بینی سیل و خشکسالی کمک کنند. افزایش رطوبت خاک ممکن است به پیش‌بینی سیل مناطقی کمک کند، در حالی که کاهش رطوبت ممکن است به پیش‌بینی خشکسالی و کمبود آب کمک کند.

مدیریت منابع آب زیرزمینی

اطلاعات رطوبت خاک می‌توانند در مدیریت منابع آب زیرزمینی مفید باشند. مصرف زیاد آب زیرزمینی می‌تواند منجر به کاهش سطح آب زیرزمینی شود، اما اندازه‌گیری رطوبت خاک می‌تواند به مسئولان کمک کند تا منابع آب زیرزمینی را بهینه‌تر مدیریت کنند.

مدرس دوره آموزشی:

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

سوالات پرتکرار در رابطه با محصول بازسازی رطوبت خاک با الگوریتم Random forest

آیا این محصول دارای پشتیبان است؟
بله، تمامی محصولات ما دارای پشتیبانی کامل است.

این محصول دانلودی است یا پستی؟
محصولات ما به صورت دانلودی ارایه میشوند.

آیا حق کپی برداری وجود دارد؟
کپی برداری به هیچ عنوان مجاز نبوده و پیگرد قانونی دارد.

 

آموزش دیگر ما با رندم فارس: پیش بینی نوسانات آب های زیرزمینی با الگوریتم Random forest