پهنه‌بندی آسیب‌پذیری گردوغبار با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای و مدل‌های یادگیری ماشین

نویسندگان

1 دانشگاه حکیم سبزواری

2 دانشگاه تربیت مدرس تهران

چکیده

پیش‌بینی کانون‌های برداشت گردوغبار و تعیین عوامل مؤثر بر آن، برای اولویت‌بندی اقدامات مدیریتی و اجرایی به منظور مقابله با بیابان‌زایی ناشی از فرسایش بادی در مناطق خشک ضروری است؛ بنابراین، این کار با هدف ارزیابی کاربرد سه مدل یادگیری ماشین (ازجمله مدل‌های جنگل تصادفی، گرادیان تقویتی و مدل افزودنی کلی) برای پیش‌بینی آسیب‌پذیری کانون‌های گردوغبار طی سال‌های 2005 تا 2018 در کویر مرکزی انجام شد. برای این منظور، ابتدا کانون‌های گردوغبار در منطقه‌ی مطالعاتی با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای MODIS با استفاده از چهار شاخص شامل BTD3132،BTD2931 ، NDDI و متغیر D استخراج شدند و در نهایت 135 نقطه به‌عنوان کانون گردوغبار شناسایی و در مدل‌سازی استفاده شدند. در این مطالعه برخی فاکتورهای مؤثر بر گردوغبار مانند کاربری اراضی، خاک‌شناسی، زمین‌شناسی، فاصله از آبراهه، شاخص تفاوت نرمال‌شده‌ی پوشش گیاهی (NDVI)، شیب زمین و اقلیم برای مدل‌سازی در نظر گرفته شدند. نتایج حاصل نشان داد که در میان الگوریتم‌های استفاده شده، مدل گرادیان تقویتی با دقت 2/64 درصد، دقیق‌ترین مدل و سپس مدل جنگل تصادفی با دقت 5/63 درصد و مدل افزودنی کلی با دقت 6/51 درصد در رتبه‌های بعدی قرار دارند. به‌علاوه، از میان فاکتورهای مورد بررسی، کاربری اراضی و خاک‌شناسی به‌عنوان مؤثرترین عوامل بر آسیب‌پذیری گردوغبار شناسایی شدند. نتایج حاصل از این مطالعه می‌تواند اطلاعات ارزشمندی را به مدیران منطقه‌ای و سیاستمداران برای شناسایی مناطق آسیب‌پذیر، اولویت‌بندی انجام فعالیت‌های مدیریتی برای کنترل گردوغبار و نیز اتخاذ تصمیم‌های مناسب برای کاهش پیامدهای منفی آن ارائه داده و به آن‌ها برای مدیریت مناسب‌تر کمک نماید.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Dust source mapping using satellite imagery and machine learning models

نویسندگان [English]

  • Mahdi Boroughani 1
  • Fahimeh Mirchooli 1
  • Maziar Mohammadi 2
1
2
چکیده [English]

Predicting dust sources area and determining the affecting factors is necessary in order to prioritize management and practice deal with desertification due to wind erosion in arid areas. Therefore, this study aimed to evaluate the application of three machine learning models (including generalized linear model, artificial neural network, random forest) to predict the vulnerability of dust centers during the years 2005 to 2018 in the Central Desert of Iran. For this purpose, the dust source areas were extracted in the study area using MODIS satellite images using four indicators including BTD3132, BTD2931, NDDI and variable D, and finally 135 hotspots were identified and used in modeling. In this study, conditional factors affecting dust were considered for modeling including land use, soil science, geology, distance from waterway, normalized vegetation difference index (NDVI), land slope and climate. The results showed that among the applied algorithms, random forest with 63.5% accuracy was the most accurate model and followed by artificial neural network with 43.4% accuracy and generalized linear model with 43.2% accuracy. In addition, among factors, land use and soil were identified as the most effective factors on dust source area. The results of this study can provide valuable information for regional managers and policy makers and help them to make useful decisions in management.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Remote Sensing
  • Dust sources
  • Central Desert
  • vulnerability
Atkinson, P, Jiskoot, H, Massari, R, Murray, T. (1998). Generalized linear modelling in geomorphology 1195, 1185–1195. Baddock, M. C, Bullard, J. E, & Bryant, R. G. (2009). Dust source identification using MODIS: a comparison of techniques applied to the Lake Eyre Basin, Australia. Remote Sensing of Environment, 113 (7), 1511-1528. Bani Habib, M. A, Shabestari, M. H, Hosseinzadeh, M. (2016). Hybrid model for strategic management of agricultural water demand in arid regions. Iranian Water Resources Research. 12 (4): 60-69 Boroughani, M, Pourhashemi, S, Hashemi, H, Salehi, M, Amirahmadi, A, Asadi, M. A. Z, & Berndtsson, R. (2020). Application of remote sensing techniques and machine learning algorithms in dust source detection and dust source susceptibility mapping. Ecological Informatics, 56, 101059 Breiman L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45 (1):5-32. Du, J, J. Fang, W. Xu and P. Shi. (2013). Analysis of dry/wet conditions using the standardized precipitation index and its potential usefulness for drought/flood monitoring in Hunan Province, China. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 27: 377-387. Ebrahimi-Khusfi, Z, Taghizadeh-Mehrjardi, R, & Mirakbari, M. (2021). Evaluation of machine learning models for predicting the temporal variations of dust storm index in arid regions of Iran. Atmospheric Pollution Research, 12 (1), 134-147. Gholami, H, Mohamadifar, A, Sorooshian, A, & Jansen, J. D. (2020) a. Machine-learning algorithms for predicting land susceptibility to dust emissions: The case of the Jazmurian Basin, Iran. Atmospheric Pollution Research, 11(8), 1303-1315. Gholami, H, Mohamadifar, A, & Collins, A. L. (2020)b. Spatial mapping of the provenance of storm dust: application of data mining and ensemble modelling. Atmospheric Research, 233, 104716. Gholami, H, Mohamadifar, A, Rahimi, S, Kaskaoutis, D. G, & Collins, A. L. (2021). Predicting land susceptibility to atmospheric dust emissions in central Iran by combining integrated data mining and a regional climate model. Atmospheric Pollution Research, 12 (4), 172-187. Gholami, H, Mohammadifar, A, Golzari, S, Kaskaoutis, D. G, & Collins, A. L. (2021) b. Using the Boruta algorithm and deep learning models for mapping land susceptibility to atmospheric dust emissions in Iran. Aeolian Research, 50, 100682 Goudie, A. (2018). Dust storms and ephemeral lakes. Desert 23:153–164 Heydarian, P, Ajdari, A, Judaki, M, Darvishikhatoni, J, Shahbazi, R. (2017). Identification of internal sources of dust storms using remote sensing and geology (Case study: Khuzestan province). 27 (105): 33-46 Kermani, M, Taherian, A, Izanloo, M. (2016). Analysis of satellite images of dust and dust storms in Iran in order to investigate internal and external sources and their control methods. Health guide. 2 (1): 39-51 Lee, J. A, Baddock, M. C, Mbuh, M. J, Gill, T. E. (2012). Geomorphic and land cover characteristics of aeolian dust sources in West Texas and eastern New Mexico, USA. Aeolian Research. 3:459–466 Mei, D, Xiushan, L, Lin, S, & Ping, W. A. N. G. (2008). A dust-storm process dynamic monitoring with multi-temporal MODIS data. The International Archives of the Photogrammetry. Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 37, 965-970 Mehrabi, Sh, Jafari, R, Soltani Kopai, S. (2014). Investigation of NDDI index efficiency in dust storm zoning. Desert Ecosystem Engineering. 4 (8): 1-10. Mirchooli, F, Motevalli, A, Pourghasemi, H. R, Mohammadi, M, Bhattacharya, P, Maghsood, F. F, & Tiefenbacher, J. P. (2019). How do data-mining models consider arsenic contamination in sediments and variables importance? Environmental monitoring and assessment, 191 (12), 1-19. Marmion, M, Hjort, J, Thuiller, W, & Luoto, M. (2009). Computers & geosciences statistical consensus methods for improving predictive geomorphology maps 35, 615–625. Pourghasemi, H. R, & Kerle, N. (2016). Random forests and evidential belief function-based landslide susceptibility assessment in Western Mazandaran Province, Iran. Environmental earth sciences, 75 (3), 185. Rahmati, O, Mohammadi, F, Ghiasi, S. S, Tiefenbacher, J, Moghaddam, D. D, Coulon, F, & Bui, D. T. (2020). Identifying sources of dust aerosol using a new framework based on remote sensing and modelling. Science of the Total Environment, 737, 139508. Sissakian, V, Al-Ansari, N, & Knutsson, S. (2013). Sand and dust storm events in Iraq. Journal of Natural Science, 5(10), 1084-1094. Hahnenberger, M, & Nicoll, K. (2014). Geomorphic and land cover identification of dust sources in the eastern Great Basin of Utah, USA. Geomorphology, 204, 657-672.