نقشه برداری رقومی بافت خاک با استفاده از رگرسیون درختی و شبکه عصبی مصنوعی در منطقه بیجار کردستان

Abstract

در مطالعه حاضر جهت پهنه بندی رقومی کلاس های بافتی خاک در منطقه بیجار کردستان، 103 پروفیل حفر، تشریح و از افق های سطحی A نمونه برداری شد. متغیرهای محیطی یا فاکتورهای خاک سازی که در این پژوهش استفاده شد شامل اجزاء سرزمین، داده های تصویر +ETM ماهواره لندست و نقشه سطوح ژئومورفولوژی می باشد. همچنین، جهت ارتباط دادن بین داده های خاک (رس، شن و سیلت) و متغیرهای کمکی از مدل های شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون درختی بهره گرفته شد. نتایج این تحقیق نشان داد که مدل رگرسیون درختی دارای دقت بیشتری نسبت به شبکه عصبی مصنوعی به منظور پیش بینی هر سه پارامتر رس، شن و سیلت می باشد. برای جزء رس، مدل رگرسیون درختی و شبکه عصبی مصنوعی دارای ضریب تبیین و میانگین ریشه مربعات خطا 46/0، 81/0 و 10/17، 50/12 براساس داده های آزمون (20درصد) می باشد. نتایج نشان داد که برای پیش بینی رس، شن و سیلت پارامترهای سطوح ژئومورفولوژی، شاخص خیسی، شاخص همواری دره با درجه تفکیک بالا، ارتفاع، طول شیب و باند 3 مهم‌ترین بوده اند. در کل نتایج نشان داد که مدل های درختی دارای دقت بالاتری نسبت به روش شبکه عصبی مصنوعی بوده و همچنین تفسیر نتایج مدل درختی بسیار راحت تر می باشد. لذا پیشنهاد می شود که جهت تهیه نقشه رقومی خاک از مدل های درختی در مطالعات آینده استفاده شود.