درخت حوزه‌های تخصصی

توسعه با مفهوم عام آن، پیشرفت صنعتی، تکنولوژیکی و فضایی، به ویژه در کشورهای درحال توسعه، به تأثیرات نامطلوب در محیط زیست هم در مقیاس ناحیه ای و هم در سطوح گوناگون منطقه ای، ملی و گاه جهانی منجر شده و به همان میزان، امنیت اکولوژی مناطق را تحت تأثیر قرار داده است. طی دهه های اخیر، توجه بیشتری به امنیت زیست محیطی در جهان شده و روش های گوناگونی برای ارزیابی آن توسعه یافته است اما تا به امروز، بیشتر تحقیقات درمورد امنیت اکولوژیکی براساس مدل فشار وضعیت پاسخ انجام شده است و کمتر مطالعاتی، برمبنای رویکرد مدل اکولوژی سیمای سرزمین، به این مقوله پرداخته اند. همچنین تحقیقات اندکی با تمرکز بر تغییرات پویای امنیت اکولوژیکی، به ویژه شبیه سازی و پیش بینی روند توسعه آینده امنیت محیط زیست انجام شده است. هدف از این تحقیق پایش و پیش بینی وضعیت امنیت محیط زیست در دوره زمانی سال های 1991 تا 2035، با تلفیق الگوریتم ماشین بردار پشتیبانی، مدل اکولوژی سیمای سرزمین، مدل ترکیبی زنجیره مارکوف و سلول های خودکار (CA-Markov) برای حوزه شهرستان نظرآباد از توابع استان البرز است. بدین منظور با طبقه بندی تصاویر ماهواره ای لندست در دو بازه زمانی پانزده ساله طی سال های 1991 تا 2021، روند تغییرات کاربری اراضی منطقه در پنج کلاس کاربری، اراضی ساخته شده، اراضی کشت شده، زمین های مرطوب، پوشش گیاهی و اراضی بایر بررسی شد و برای تهیه نقشه های کاربری سال 2035، از مدل CA-Markov استفاده شد. به منظور کمّی کردن الگوهای سیمای سرزمین در سطح کلاس، متریک های MPS، CA، NP، PLAND، AWMSI، PD و در سطح سیمای سرزمین، متریک های LPI،CONTAG  و SHDI محاسبه شدند. پس از آن، شاخص امنیت اکولوژیک برای متریک های سیمای سرزمین منطقه مورد مطالعه، مدل سازی شد. نتایج حاکی از کاهش یکپارچگی و افزایش تعداد لکه ها در کلاس اراضی کشت شده و توسعه و گسترش اراضی انسان ساخت در این اراضی بود و از دیگرسو، شاهد بروز پدیده یکپارچگی در اراضی بایر منطقه بودیم؛ ازاین رو امنیت اکولوژیکی منطقه در دوره مورد بررسی، متأثر از وقایع یادشده، طی سال های 1991 تا 2006 با شدت بیشتر و در سال های 2006 تا پیش بینی 2035، با شیب ملایم تری رو به کاهش ارزیابی شد. در پایان، رعایت بیش از پیش ملاحظات محیط زیستی و اصول حفاظت و حمایت در برنامه های توسعه ای منطقه پیشنهاد شد. برای این منظور با استفاده از طبقه بندی تصاویر ماهواره ای لندست در دو بازه زمانی پانزده ساله بین سال های 1991 و 2006 و 2021، روند تغییرات کاربری اراضی منطقه مورد مطالعه در پنج کلاس کاربری؛ اراضی ساخته شده ، اراضی کشت شده ، زمین های مرطوب ، پوشش گیاهی و اراضی بایر مورد بررسی قرار گرفت و جهت کمی کردن الگوهای سیمای سرزمین در سطح کلاس متریک های MPS،CA،NP،PLAND،AWMSIT،PD و در سطح سیمای سرزمین متریک های LPI،CONTAG و SHDI محاسبه شدند. برای تهیه نقشه های کاربری سال 2035 از مدل CA-Markov استفاده گردید و سپس شاخص امنیت اکولوژیک برای متریک های سیمای سرزمین منطقه مورد مطالعه مدل سازی شد. نتایج حاکی از کاهش یکپارچگی و افزایش تعداد لکه ها در کلاس اراضی کشت شده و توسعه و گسترش اراضی انسان ساخت در این اراضی بوده و از طرف دیگر شاهد بروز پدیده یکپارچگی در اراضی بایر منطقه بوده ایم. از این رو امنیت اکولوژیکی منطقه، طی دوره مورد بررسی، متاثر از وقایع فوق، طی سال های 1991 تا 2006 با شدت بیشتر و در سال های 2006 تا پیش بینی 2035 با شیب ملایم تری رو به کاهش ارزیابی شد. از این رو رعایت بیش از پیش ملاحظات محیط زیستی و اصول حفاظت و حمایت در برنامه های توسعه ای منطقه، ضروری به نظر می رسد.

گردآوردی اطلاعات میدانی دقیق، به منظور مدیریت پایدار مناطق جنگلی، مستلزم صرف زمان و هزینه بالایی است؛ بنابراین استفاده از روش های نمونه برداری و تصاویر ماهواره ای جایگزین مناسبی برای این کار خواهد بود. هدف پژوهش حاضر تأثیر طرح های گوناگون نمونه برداری خوشه ای در برآورد مشخصه های کمّی جنگل های سامان عرفی اولادقباد شهرستان کوهدشت، استان لرستان، با استفاده از تصاویر سنجنده سنتینل 2 است. به منظور برآورد مشخصه های مورد بررسی، 150 خوشه در قالب شش طرح (مثلث، مربع، ستاره ای 1، خطی، اِل شکل و ستاره ای 2) در منطقه ای به مساحت تقریبی 4500 هکتار ایجاد شد. هر خوشه شامل چهار ریزقطعه نمونه، با مساحت هفتصد مترمربع (شعاع ریزقطعه نمونه دایره ای برابر با پانزده متر و فاصله بین ریزقطعه نمونه ها از هم، شصت متر) بود. سپس در هر ریزقطعه نمونه ، مشخصه های تعداد و مساحت تاج درختان اندازه گیری شد. پس از پیش پردازش و پردازش تصاویر (تجزیه مؤلفه اصلی، آنالیز بافت و ایجاد شاخص های گیاهی)، ارزش های رقومی متناظر با قطعات نمونه زمینی از باندهای طیفی استخراج و به منزله متغیرهای مستقل، در نظر گرفته شد. مدل سازی با استفاده از روش های ناپارامتریک جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان و نزدیک ترین همسایه انجام شد. نتایج نشان داد میانگین تراکم در هکتار 51 اصله و سطح تاج پوشش 3294 مترمربع در هکتار است. نتایج اعتبارسنجی نشان داد که درمورد هر دو مشخصه تراکم و سطح تاج پوشش، الگوریتم جنگل تصادفی به همراه طرح های نمونه برداری خطی و ستاره ای 2، به ترتیب با درصد مجذور میانگین مربعات خطا 00/46 و 44/10 و اریبی (02/0- و 82/2%)، عملکرد بهتری در مدل سازی داشته است. به طورکلی نتایج اعتبارسنجی مشخص کرد استفاده از طرح های متفاوت نمونه برداری خوشه ای، روش های مدل سازی ناپارامتریک جنگل تصادفی و تصاویر سنجنده سنتینل 2 کارآیی بهتری در برآورد مشخصه تاج پوشش دارد اما، در مقابل، عملکرد مناسبی در برآورد تعداد در هکتار را نداشته است.

با توجه به تأثیر خشکسالی در کیفیت و کمّیت آب، هدف از این مطالعه بررسی خشکسالی با استفاده از شاخص های خشکسالی و ارتباط آن با میزان کیفیت آب در مناطق شمالی استان فارس ایران است. برای این منظور، شاخص های خشکسالی PCI، TVDI، NDVI در سال های 2000 تا 2020 استفاده شد. در ادامه، نقشه های پهنه بندی عناصر آب (Ca، Cl، EC، K، Na، Mg) با استفاده از روش کریجینگ تولید شد. سپس با به کارگیری روش شبکه های عصبی (MLP)، میزان عناصر آب با استفاده از شاخص های خشکسالی پیش بینی شد. نتایج نشان داد که با توجه به مقادیر شاخص های خشکسالی، روند تغییرات خشکسالی در منطقه از سال 2000 تا 2020 افزایشی بوده و بخش های جنوبی منطقه در وضعیت حادتری به نسبت دیگر بخش ها قرار دارد. نتایج حاصل از نقشه های پهنه بندی عناصر آب هم نشان داد که در بخش های جنوبی، غلظت املاح بیشتر از بخش های شمالی است. طبق نتایج حاصل از همبستگی بین شاخص های خشکسالی و مقادیر عناصر آب، Ca همبستگی بالایی (820/0 R=) با شاخص TVDI دارد و عناصر Cl، EC، K، Na، Mg نیز دارای همبستگی معنی داری (80/0 R>) با شاخص PCI است. نتایج حاصل از روش MLP، برای پیش بینی وضعیت کیفیت آب با استفاده از شاخص های خشکسالی، نشان داد که در مناطق جنوبی میزان املاح بیشتر و در نتیجه، کیفیت آب کمتر است. میزان دقت مدل در پیش بینی عناصر Cl، EC، K، Na، Mg، TH،TDS  با استفاده از شاخص PCI برابر با 85/0 R 2 = و درمورد عنصر Ca، با استفاده از شاخص TVDI برابر با 71/0 R 2 = است.

پایش خشکسالی، به منظور هشدار سریع برای خطر خشکسالی، بسیار حیاتی و مهم است. در این پژوهش، سعی شده است که شاخص پایش خشکسالی VDI براساس باندهای متفاوت داده های ماهواره ای مادیس، با تفکیک مکانی متوسط، توسعه یابد. شاخص VDI به تنش آب در گیاهان می پردازد. مطالعات طیفی نشان داده است که بازتابندگی باند فروسرخ موج کوتاه (SWIR) با محتوای آب برگ ارتباط منفی دارد و به دلیل حساس بودن SWIR به محتوای آب برگ، در ایجاد شاخص های گوناگون سنجش از دور، ازجمله VDI و به منظور شناسایی محتوای آب گیاهان، کاربرد گسترده ای دارد. این پژوهش نقشه های خشکسالی شاخص VDI را براساس میزان حساسیت به رطوبت، با استفاده از بازتابش باند های 5 و 6 فروسرخ موج کوتاه SWIR (VDI5 و VDI6) مادیس، ارزیابی کرده است. بدین منظور از تصاویر ماهواره ای مادیس و داده های بارش ماهیانه مدل جهانی GLDAS، در محدوده استان سیستان و بلوچستان در دوره زمانی نوزده ساله ای (2018-2000) استفاده شد. برای ارزیابی دقت نقشه های محاسبه شده براساس دو باند، ضریب همبستگی پیرسون به کار رفت. نتایج همبستگی بالایی را میان شاخص VDI6 و داده های بارش نشان داد و مشخص شد که باند 6 موج کوتاه فروسرخ، در استان سیستان و بلوچستان، به شرایط خشک خاک بیشترین واکنش را نشان می دهد؛ ازاین رو این مطالعه استفاده از شاخص VDI براساس باند 6 را برای شناسایی زودهنگام و نظارت بر خشکسالی کشاورزی در برنامه های عملیاتی مدیریت خشکسالی، پیشنهاد می کند.

فرود اتوماتیک یکی از موضوعات و چالش های مهم در حوزه کنترل و اتوماسیون پهپادهای بدون سرنشین است. توسعه الگوریتم های فرود اتوماتیک نیازمند تعیین موقعیت پهپاد نسبت به محل فرود است که این کار، در حوزه های پردازش تصویر، به تشخیص دقیق و سریع محل فرود نیاز دارد. ازجمله روش های معمول، در این زمینه، طبقه بندی کننده آبشاری و تناظریابی و قطعه بندی تصویر است که به نظر می رسد، با تغییرات آب و هوایی و مقیاس متفاوت، این الگوریتم ها با چالش مواجه شوند. از طرف دیگر، در سال های اخیر شبکه های کانولوشنی عمیق به منزله مدل هایی قوی به منظور شناسایی و تشخیص اشیا در تصاویر به کار رفته اند؛ بااین حال با توجه به بار محاسباتی زیاد، این مدل ها هنوز در حوزه پرنده های بدون سرنشینی که از لحاظ سخت افزاری سبک اند و قدرت پردازش ضعیفی دارند، کاربرد جدی نیافته اند. هدف این مقاله مقایسه دو روش شبکه های عمیق کانولوشنی و طبقه بندی کننده آبشاری برای تشخیص آنی محل فرود است. نتایج عملی کردن روش ارائه شده روی یک پرنده Parrot AR Drone2.0 نشان می دهد که شبکه های کانولوشنی در مقابل دوران، مقیاس، انتقال و حتی پنهان شدگی پایداری بسیار زیادی دارند. دقت تشخیص در این روش 1/99 است که، در قیاس با روش طبقه بندی کننده آبشاری، 3% بیشتر است و درعین حال از لحاظ سرعت نیز، مناسب کاربردهای آنی است.

در بسیاری از کشورها به ویژه ایران، برنج به یکی از اقلام اساسی به لحاظ امنیت غذایی تبدیل شده است. در این تحقیق، به منظور تهیه نقشه سطوح شالیزاری، با توجه به ویژگی های فنولوژیکی گیاه برنج و به کمک داده های سالیانه دمای سطح زمین سنجنده مادیس، ابتدا برنامه زمانی برای انتخاب تصاویر سری زمانی ماهواره لندست 8 تنظیم شد. پس از دریافت داده های ماهواره ای، به روش شیء مبنا و با بهره گیری از توابع فازی، به طبقه بندی تصاویر و در نهایت، استخراج اراضی شالیزاری در حوزه شهرستان رشت پرداخته شد. به منظور بهبود و ارتقای نتایج، در این تحقیق طی فرایند طبقه بندی تصاویر ماهواره ای، از داده های متنوعی مانند مدل رقومی زمین، داده های دمای سطح زمین و شاخص های طیفی همچون NDVI، EVI، NDBI و LSWI در کنار اطلاعاتی درباره ویژگی های خاص عوارض و اشیای داخل تصویر، استفاده شد. با توجه به خصوصیات ویژه اراضی شالیزاری، از مدل رقومی ارتفاعی 12.5متری برای تشخیص بهتر اراضی شالیزاری از دیگر پوشش های گیاهی، بهره گرفته شد. همچنین بین نتایج حاصل از طبقه بندی به روش شیء مبنا و پیکسل مبنا، مقایسه ای صورت گرفت؛ در نهایت، مشخص شد که روش طبقه بندی شیء مبنا می تواند، با ملاحظات خاصی، نتایجی بهتر از روش پیکسل مبنا دربر داشته باشد. نتیجه طبقه بندی با روش پیکسل مبنا، پس از اعتبارسنجی، دقت کلی 92% را نشان داد و ضریب کاپا در این روش 89/0 برآورد شد. طبق روش طبقه بندی شی ء مبنا، نتایجی با دقت کلی 94% به دست آمد و ضریب کاپا نیز 92/0 حاصل شد.

طراحی الگوریتم های سنجش از دور و توسعه روش های گوناگون پردازش تصاویر ماهواره ای، برای شناسایی کانسارهای مس پورفیری، ازجمله موضوعات مهم مطالعات در زمینه ارزیابی منابع معدنی و بهره برداری بهینه از آنهاست. به این منظور، تعیین نواحی دگرسانی ابزار مناسبی به منظور طراحی الگوهای مورد قبول اکتشافی فراهم می آورد. در این پژوهش، با راهبردی جامع و با استفاده از تعیین حدود دگرسانی های مرتبط با کانسار مس پورفیری برمبنای مدل لوول و گیلبرت با سه نوع راهبرد متفاوت (پردازش های بصری، طیفی و آماری) و همچنین استخراج خط واره ها در منطقه مورد مطالعه، محدوده تمرکز ماده معدنی برای حفاری پیشنهاد شد. منطقه مورد مطالعه، در این مقاله، کانسار مس پورفیری مسجدداغی در شمال شرق استان آذربایجان شرقی است. در این پژوهش، از تصاویر ماهواره ای چندطیفی استر، سنجنده OLI لندست 8 و سنتینل 2 برای پردازش های گوناگون مانند ترکیبات نسبت های باندی، تحلیل مؤلفه اصلی و روش های پردازش طیفی پیکسل مبنا و زیرپیکسلی، ازجمله SAM و MTMF و پردازش های آماری مبتنی بر الگوریتم عملگر منطقی استفاده شد. در نهایت، با فازی سازی و تلفیق لایه های حاصل از پردازش های تصاویر ماهواره ای با ساختارهای هندسی منطقه (خط واره ها) که روی داده های سنتینل 2 به دو روش خودکار و نیمه خودکار استخراج شدند، نتایج در فضای GIS تحلیل شد و پس از مقایسه نتایج ارائه شده با تحلیل نمونه های زمینی، صحت و تطابق مناطق مورد نظر تأیید شد. دقت کاربر و سازنده درمورد محدوده دارای اولویت به ترتیب 54/78% و 36/78% به دست آمد که معیار سنجش مناسب تری برای معرفی محدوده مرکز حفاری است. 

پوشش گیاهی موتور محرک کره زمین است؛ تبادلات انرژی و آب بین اتمسفر و زمین را کنترل می کند و در چرخه های جهانی انرژی، اکسیژن، دی اکسیدکربن و آب نقش مهمی دارد. پایش و مدیریت پوشش های گیاهی با استفاده از پارامتر های بیوفیزیکی و بیوشیمیایی آن، مانند LAI، انجام می پذیرد. شاخص سطح برگ (LAI) از مهم ترین پارامترهای پوشش گیاهی است که در اغلب مدل سازی ها مانند مدل سازی چرخه های آب، انرژی و کربن استفاده می شود. رویکردهای بازیابی متفاوتی، به منظور استخراج اطلاعات پارامترهای بیوفیزیکی از داده های سنجش از دوری، توسعه یافته است. در تحقیق حاضر، از روش فیزیکی معکوس مدل انتقال تابش PROSAIL، مبتنی بر جدول LUT، با هدف بازیابی متغیر LAI استفاده شده است. همچنین داده های زمینی برداشت شده طی کمپین SPARC 2003 برای ارزیابی صحت متغیر بازیابی شده به کار رفت. برای رفع مشکل ill-posed، چهار دسته از معیارهای هزینه با عنوان اندازه گیر اطلاعات (IM)، حداقل اختلاف (MC)، اندازه گیر زاویه (SAM) و خطای حداقل مربعات (LSE) به همراه نرمال سازی و میانگین بهترین جواب ها استفاده شد. نتایج بهبود تخمین متغیر LAI را با استفاده از معیار اندازه گیر اطلاعات (Kulbak-liebler)، به میزان 12% و با استفاده از 11% میانگین بهترین جواب ها نشان دادند. تابع هزینه LSE نیز در قیاس با حالت نرمال نشده، 7% بهبود یافت.

نقشه های کاربری زمین، توزیع فضایی منابع طبیعی، مناظر فرهنگی و سکونتگاه های انسانی را توصیف می کنند که به منزله ابزار برنامه ریزی مهمی برای تصمیم گیرندگان عمل می کند؛ بنابراین دقت نقشه های حاصل از طبقه بندی تصاویر ماهواره ای در عدم قطعیت به منظور مدیریت شهری بسیار تأثیرگذار است. با توجه به کیفیت یکنواخت تصاویر در مناطق بزرگ در مراحل زمانی منظم، تصاویر سنجش از دور ورودی ضروری در تولید نقشه های کاربری زمین شمرده می شوند. هدف اصلی از این تحقیق پیشنهاد کردن روشی به منظور ایجاد نقشه پوشش اراضی دقیق در مناطق شهری، با استفاده از تلفیق داده های سنتینل 1 و سنتینل 2 است. به این منظور، ویژگی های ضریب بازپراکنش راداری VV و دو پارامتر حاصل از روش تجزیه H-α (آنتروپی، آلفا) از تصاویر راداری سنتینل 1 و ویژگی های باند آبی، سبز، قرمز، شاخص های NDVI، NDWI، MNDWI و SWI از تصاویر اپتیک سنتینل 2 استخراج و به منزله مؤلفه های تأثیرگذار در طبقه بندی منطقه شهری استفاده شد. در این مطالعه، با هدف جداسازی مناطق کشاورزی از سایر پوشش ها، از شاخص رطوبت SWI استفاده شد. همچنین داده های ارتفاعی برای تفکیک بهینه کلاس های پیچیده با توپوگرافی متفاوت به کار رفت. استخراج شاخص های تأثیرگذار از این دو مجموعه داده، در رویکردی شیءگرا مبتنی بر الگوریتم های ماشین بردار پشتیبان و جنگل تصادفی، برای طبقه بندی کاربری زمین ارزیابی شد. نتایج نشان داد که به کارگرفتن ویژگی های استخراج شده از تصاویر راداری و اپتیک به طور هم زمان، در روش طبقه بندی شیء گرا، می تواند ویژگی های شیء را به طور کامل در ناحیه مورد مطالعه استخراج کند. در مورد هر دو الگوریتم طبقه بندی، زمانی که از داده های اپتیک و راداری به طور هم زمان استفاده شد، دقت کلی طبقه بندی افزایش داشت. در مورد روش جنگل تصادفی که بیشترین دقت ها را دربر داشت، دقت کلی برای رویکرد ترکیب داده های راداری و اپتیک به میزان 13 و 5%، به ترتیب به نسبت رویکرد تنها ویژگی راداری و تنها رویکرد ویژگی اپتیک، افزایش پیدا کرده است. همچنین اختلاف معنی داری در دقت طبقه بندی، در تمامی سطوح، بین الگوریتم طبقه بندی ماشین بردار پشتیبان و جنگل تصادفی دیده می شود. نتایج نشان داد که دقت کلی درمورد روش طبقه بندی جنگل تصادفی و ماشین بردار پشتیبان به ترتیب برابر 3/83 و 8/79% و ضریب کاپا به ترتیب 72/0 و 68/0% بوده است.

این پژوهش با هدف برآورد ویژگی های خاک، با استفاده از باندهای ماهواره لندست 8، در بخشی از زمین های زراعی دشت قروه دهگلان در غرب ایران انجام شد. در مجموع، از 107 نقطه محدوده مطالعاتی، از عمق 15-0 سانتی متری نمونه خاک تهیه و ویژگی های فیزیکوشیمیایی این نمونه ها در آزمایشگاه اندازه گیری شد. برای استخراج اطلاعات از تصویر ماهواره لندست 8 و پس از اعمال ماسک پوشش گیاهی، مقادیر DOS باندهای 7-1 برای نقاط نمونه برداری استخراج شد. به منظور تعیین رابطه بین ویژگی های خاک و ارزش رقومی باندهای لندست 8، تحلیل همبستگی، رگرسیون خطی گام به گام و رگرسیون مؤلفه اصلی به کار رفت. اعتبارسنجی تحلیل رگرسیون ها با استفاده از دو پارامتر ضریب تعیین و ریشه میانگین مربعات خطا ارزیابی شد. نتایج نشان داد که همبستگی مثبت و معنی داری بین مقادیر شن و اکسیدهای آزاد آهن خاک و همبستگی منفی و معنی داری بین رس و سیلت خاک، با ارزش رقومی بیشتر باندهای لندست 8، وجود دارد. بین غلظت فلزات سنگین و ارزش رقومی در باندهای مرئی و مادون قرمز نزدیک، همبستگی معنی داری مشاهده نشد و تحلیل های رگرسیون نیز، در برآورد ویژگی های خاک محدوده مطالعاتی، کارآیی مورد قبولی نداشت. با توجه به نتایج، به نظر می رسد که می توان از تصاویر ماهواره لندست 8 به منظور برآورد بافت خاک و مقادیر اکسیدهای آزاد آهن خاک، در محدوده مورد مطالعه، استفاده کرد.

مطالعات متعددی که طی چندین دهه اخیر درمورد پدیده آتش سوزی انجام شده، مجموعه گسترده ای از داده های ورودی و روش های اجرا و ارزیابی را فراهم کرده است. بااین حال این مجموعه گسترده نتایج و تحقیقات، به صورت ساختاریافته، به منظور ارائه نقشه راه به کاربران جدید این حوزه و راهنمایی در زمینه کاربردها و شرایط گوناگونی فراهم آمده است که تا کنون تحلیل نشده اند. به عبارتی دیگر، خلأ تحقیقی منسجم درمورد عملکرد نسبی فرایندهای گوناگون سنجش از دور در این حوزه، به منظور تولید اطلاعات متفاوت و مرتبط با کاربری ها، احساس می شود. برای رفع این خلأ، در این تحقیق، تحلیلی نسبتاً جامع از مطالعات انجام شده درباره آتش سوزی در نشریات سنجش از دور صورت پذیرفته است. چند عامل کلی مورد ارزیابی در مطالعات پیش، حین و پس از آتش سوزی، تغییر در داده های ورودی، بررسی الگوریتم ها و توسعه آنها بودند زیرا تحلیلگران می توانند این عوامل را کنترل کنند تا دقت نهایی تحلیل ها و نتایج حاصل را بهبود بخشند. یکی از مسائل مهم در موضوع آتش سوزی، پس از شناسایی و کشف آتش، با توجه به تغییرات دائمی ایجادشده در ساختار و ترکیب پوشش گیاهی، بررسی نحوه بازیابی پوشش گیاهی و میزان رشد آن طی سالیان پس از آتش سوزی است. براساس بررسی انجام شده درباره مطالعات آتش سوزی در کشور، حدود 48% از این پژوهش ها به شناسایی و گسترش آتش سوزی و حدود 52% دیگر به احیا و بازیابی پرداخته اند. در بررسی تحقیقات درباره مطالعات شناسایی، مشخص شد که تقریباً 5% از آنها با استفاده از روش های یادگیری و 43% دیگر با روش های سنتی انجام شدند. درعین حال از سهم مرتبط با مطالعات احیا نیز، تقریباً 21% به بررسی پوشش گیاهی و 31% به بررسی خاک زیر سطح آتش پرداختند. یافته های این تحقیق می تواند به محققان، برای تصمیم گیری در انتخاب داده ها و الگوریتم های مورد استفاده، با توجه به هدف مطالعه، در شاخه های گوناگون مطالعات مرتبط با آتش سوزی کمک مؤثری برساند. بااین حال تحلیلگران می توانند، علاوه بر این دستورالعمل های کلی، ترجیحات شخصی یا مزایای الگوریتم ویژه ای را که ممکن است به برنامه ای خاص مربوط باشد، در نظر بگیرند.

در سال های اخیر، با تغییر کاربری و توسعه اراضی کشاورزی در حوضه های کشور، میزان فرسایش و تولید رسوب افزایش یافته است. با توجه به اینکه در بیشتر زیرحوضه ها، آمار ایستگاه های رسوب سنجی به صورت درازمدت ثبت نشده است، برآورد میزان رسوب و فرسایش با مشکلاتی مواجه است. هدف از این پژوهش تعیین عوامل مؤثر در فرسایش و رسوب و تعیین مقادیر کمّی فرسایش در حوضه آبخیز خورخوره در استان کردستان است. به این منظور، ابتدا با استفاده از نقشه های توپوگرافی، زمین شناسی و عکس های هوایی در محیط GIS، نقشه نوع و گونه های فرسایش تهیه شد و این نقشه ها، با بررسی های صحرایی، تدقیق و ارزیابی شدند. براساس مدل MPSIAC، عوامل نُه گانه مؤثر در فرسایش درمورد تمامی زیرحوضه ها، به تفکیک بررسی شد و امتیازات هر عامل به دست آمد. با جمع امتیازات عوامل، درجه رسوب دهی برای هر زیرحوضه تعیین و سپس مقدار رسوب و فرسایش ویژه و فرسایش کل در هر زیرحوضه محاسبه شد. نتایج نشان داد عوامل توپوگرافی و وضعیت فعلی فرسایش بیشترین نقش و عامل آب وهوا کمترین نقش را در میزان رسوب دهی حوضه دارند. طبق نتایج، 92% کل حوضه دارای درجه رسوب دهی زیاد در کلاس فرسایش درجه چهار است. نسبت رسوب تحویلی حوضه (SDR) بین 32 تا 50% متغیر است. کمترین و بیشترین مقدار فرسایش ویژه در زیرحوضه های متفاوت، به ترتیب معادل 10 و 35 تن بر هکتار در سال، به دست آمد. مقدار رسوب ویژه و فرسایش ویژه کل حوضه نیز، به ترتیب 4/6 و 4/17 تن بر هکتار در سال، حاصل شد.

برآورد پتانسیل تولید هر گیاه تابعی از شرایط اقلیمی، پتانسیل های ژنتیکی گیاه و دیگر عوامل گوناگون محیطی و مدیریتی است. ارزیابی توانمندی مناطق، در به فعلیت رساندن پتانسیل های ژنتیکی گیاهان، از نکات مهم برنامه ریزی های کلان در کشاورزی به حساب می آید. با توجه به جایگاه استان قزوین در تولید محصول ذرت و اهمیت کشت این محصول در استان، برآورد هرچه دقیق تر میزان عملکرد این محصول استراتژیک بسیار ضرورت دارد. در همین زمینه، با مطالعه یک دوره داده برداری یازده ساله، عملکرد محصول ذرت با مدل گیاهی جدید AquaCrop-GIS برآورد شد. پهنه بندی شاخص های کلیدی محصول از طریق مدل در سطح استان شبیه سازی شد. با بررسی نتایج این پارامترهای کلیدی، مشخص شد ایستگاه های مطالعاتی قزوین و معلم کلایه با میزان تبخیر و تعرق مرجع کمتر دارای بهره وری آب بیشتری است. در ادامه با استفاده از عملکرد محاسباتی، اجزای ردپای آب و ردپای آب کل محصول در محدوده ایستگاه های مطالعاتی تخمین زده شد. با بررسی معادلات رگرسیونی میان اجزای ردپای آب و ردپای آب کل محصول با عملکرد محصول در هر ایستگاه، مشخص شد روابط ردپای آب آبی با عملکرد به نسبت دیگر اجزای ردپای آب درمورد تمامی ایستگاه ها، از میزان ضریب تعیین (43/0= R 2 ، 51/0= R 2 ، 43/0= R 2 ، 77/0= R 2 و 79/0 = R 2 به ترتیب درمورد ایستگاه های قزوین، آوج، معلم کلایه، تاکستان و بویین زهرا) و سطح معنی داری برخوردار است. به طورکلی ضریب تعیین این روابط در ایستگاه بویین زهرا با 88/0= R 2 ، 79/0= R 2 ، 56/0= R 2 و 53/0= R 2 به ترتیب برای ردپای آب سبز، آبی، خاکستری و ردپای آب نسبت به سایر ایستگاه ها، بیشتر برآورد شد؛ به این معنی که کاهش عملکرد در این ایستگاه تأثیر بسزایی بر افزایش ردپای آب کل محصول داشت.

تحقیق حاضر با هدف ارزیابی دقت داده های ماهواره ای سنجنده مادیس در پایش ریزگردها (ذرات PM 10 )، به منظور مقایسه با داده های ایستگاه زمینی سنجش آلودگی در شهر سنندج انجام گرفته است. بدین ترتیب، میزان عملکرد داده های ماهواره ای در اندازه گیری ریزگردها، در ایستگاه زمینی سنندج، مشخص می شود. ابتدا داده های ماهواره ای عمق نوری (ذرات PM 10 ) سنجنده مادیس، متناظر با داده های PM 10 زمینی تهیه شده از ایستگاه زمینی پایش آلودگی واقع در شهر سنندج، به دست آمد؛ آنگاه ضریب همبستگی دو سری داده محاسبه شد. برای پیش بینی دقیق داده های PM 10 ، دو مدل آریما و شبکه عصبی مصنوعی به کار رفت. داده های AOD سنجنده مادیس با استفاده از روش حداکثر برآورد احتمال و وزن به دست آمده از ریشه میانگین مربعات خطا، به منظور استفاده در این دو مدل، ترکیب شدند. در نهایت، روش مقایسه منفرد برای هریک از مدل ها و نیز مقایسه مدل ها، با هدف شناسایی مدل بهتر در تشخیص و پیش بینی داده های PM 10 حاصل از سنجنده مادیس، اعتبارسنجی شد. در مدل شبکه عصبی، ضریب همبستگی در مرحله آموزش 52%، در مرحله آزمون 53%، RMSE برابر با 62/1 و MAE برابر 62/2 به دست آمد. طبق محاسبات، مدل آریمای 1-0-3 تنها مدل مورد قبول با R برابر با 46/0و 06/0MAE= و 69/0RMSE= است. این بیان می کند مدل آریما مدل مناسبی برای پیش بینی داده هاست اما دقت مدل شبکه عصبی، در ارزیابی میزان همبستگی بین داده ها، بیشتر تشخیص داده شد. نتایج تحقیق نشان داد که بین داده های عمق نوری ریزگرد سنجنده مادیس با داده های زمینی رابطه مستقیمی وجود دارد و این الگوریتم قادر به شناسایی گردوغبار است و می تواند جایگزین مناسبی برای محصولات PM 10 تولیدشده از سوی ایستگاه زمینی باشد.

نظارت بر تغییرات مکانی و زمانی تبخیر تعرق برای مدیریت آبیاری و نیاز آبی گیاهان زراعی، به ویژه در مناطق کم آب، بسیار مهم است. هدف از پژوهش حاضر برآورد تبخیر و تعرق واقعی با استفاده از الگوریتم سبال (SEBAL) و مقایسه آن با تبخیر و تعرق استاندارد فائو 56، به منظور تعیین باغات پسته تحت تنش خشکی در استان یزد است. بدین منظور، از یک سری زمانی تصاویر ماهواره ای لندست 8 با پانزده تصویر در سال 2015 استفاده شد. در ابتدا، تبخیر و تعرق در دوره های پانزده روزه فنولوژی پسته به دست آمد و سپس، با جمع تبخیر و تعرق در دوره های پانزده روزه، میزان تبخیر و تعرق در چهار مرحله اصلی فنولوژی پسته و کل یک دوره رشد سالیانه تعیین شد. تبخیر و تعرق استاندارد نیز به روش فائو 56 و با استفاده از رابطه KC-NDVI به دست آمد و به منزله استانداردی برای مقایسه تبخیر و تعرق واقعی سبال در نظر گرفته شد. براساس نتایج، الگوریتم سبال قابلیت مناسبی در تعیین میزان تبخیر و تعرق در منطقه مورد مطالعه دارد. با اینکه داده های معتبر لایسیمتر برای مقایسه نتایج الگوریتم سبال با آن در منطقه یادشده وجود نداشت؛ مقایسه نتایج با روش استاندارد فائو 56 نشان داد این دو روش مطابقت خوبی با یکدیگر دارند و میانگین ضریب تبیین (R2)، خطای جذر میانگین مربعات (RMSE ) و میانگین خطای مطلق (MAE) میان نتایج الگوریتم سبال و رویکرد فائو KC-NDVI به ترتیب 0.8، 16.7 و 14.5 میلی متر بین دوره های پانزده روزه فنولوژی پسته به دست آمد. میانگین میزان تبخیر و تعرق واقعی و استاندارد در طول یک فصل رشد پسته، در سطح منطقه مورد بررسی، به ترتیب 950 و 1086 میلی متر است. مقایسه تبخیر و تعرق واقعی و استاندارد نشان داد، در بخش اعظم این منطقه، تبخیر و تعرق واقعی کمتر از شرایط استاندارد است.

خشکسالی از مهم ترین بلایای طبیعی کشور است که اثرات مخرب زیست محیطی و اقتصادی فراوانی دارد. بیشتر مطالعات انجام شده به شدت خشکسالی پرداخته اند و معمولاً سایر ویژگی های آن بررسی نشده است. در این تحقیق، اولین بار، قابلیت شاخص های هواشناسی و داده های ماهواره ای با یکدیگر ادغام شده و از آن برای مطالعه تمامی ویژگی های خشکسالی، در دو حوزه داخلی و ساحلی کشور، استفاده شده است. بدین منظور، شاخص SPI با استفاده از تصاویر ماهواره ای بارش TRMM محاسبه شده و سپس مشخصه های خشکسالی مانند شدت، تداوم، بزرگی و گستره خشکسالی، به صورت مکانی، در سطح حوزه مطالعه شد. نتایج نشان دهنده همبستگی کلی 0.94 بین SPI محاسبه شده از تصویر و داده های ایستگاهی بوده است. حداکثر شدت خشکسالی در منطقه مورد مطالعه برابر با 4.19- بوده که در آذر سال 1389 اتفاق افتاده است. علاوه براین، فراوانی وقوع خشکسالی های فرین، در دو مقیاس زمانی شش و دوازده ماهه، در حوزه داخلی بیشتر از حوزه ساحلی بوده است. در بازه مورد مطالعه، در مقیاس زمانی شش ماهه، 60% از رویدادهای خشکسالی حوزه بزرگی خفیف تر از 18.3- داشته اند. نتایج نشان داد، با استفاده از تصاویر ماهواره ای، به خوبی می توان به مشخصه گستره خشکسالی دست یافت؛ درحالی که با استفاده از سایر روش ها قابل محاسبه نیست. علاوه براین، با به کارگیری تصاویر ماهواره ای، می توان مشخصه های خشکسالی را در سطح حوزه، به صورت مکانی، مطالعه کرد و چنین کاری با روش های سنتی امکان پذیر نیست. نتایج تحقیق مؤید مزیت به کارگیری داده های بارش ماهواره ای در مطالعه خشکسالی بوده است. 

شبیه سازی هیدرولوژیکی حوزه های آبخیز، برای تخمین دبی اوج و حجم سیلاب حاصل ازبارندگی ها، روند یابی سیلاب در رودخانه ها و تحلیل هیدروگراف سیلاب ها صورت می گیرد. هدف از این تحقیق، کاربرد مدل های احتساب کننده رطوبت خاک (HMS SMA) و نروفازی در برآورد دبی متوسط روزانه، حجم رواناب و تحلیل هیدروگراف ناشی از شبیه سازی فرآیند بارش-رواناب در حوزه آبخیز زولاچای می باشد. در این تحقیق پس از مدل سازی حوزه آبخیز در الحاقیه HEC-GeoHMS، مدل به برنامه HEC-HMS وارد و با تخمین پارامترهای مدل احتساب کننده رطوبت خاک، شبیه سازی بارش-رواناب در سایر مقیاس ها انجام شد. با بررسی مقیاس های زمانی واسنجی و بهینه سازی پارامترهای مدل HMS SMA می توان گفت که مقیاس زمانی ماهانه در شبیه سازی بارش-رواناب دقیق تر از مقیاس های زمانی سالانه، نیم سالانه و فصلی عمل می کند، همچنین مقیاس زمانی فصلی می تواند بهتر از سایر مقیاس های زمانی دبی اوج را تخمین بزند. مقایسه واسنجی و بهینه سازی روشهای احتساب کننده رطوبت خاک و نروفازی نشان داد روش فازی با بهترین ضرایب آماری (ضریب کارایی ناش-ساتکلیف 76/0 و مجموع مربعات خطای 18/0)، دقیق تر از روش SMA، شبیه سازی بارش-رواناب را انجام می دهد.

  مقدمه: امروزه نقش ورزش در صنعت و رونق اقتصادی در شهر ها و مناطق غیر قابل انکار است و از سوی دیگر جذابیت فعالیت های ورزشی در نزد مردم بیش از گذشته است و یکی از سرگرمی ها و تفریح های مردم شده است هدف مطالعه حاضر، بررسی اثرات گردشگری ورزشی بر توسعه شهری می باشد ر وش: تحقیق از نوع توصیفی، پیمایشی است . جامعه آماری را اساتید تربیت بدنی دانشگاه، کارشناسان تربیت بدنی، کارشناسان گردشگری و لیدر های تور های گردشگری شهرستان مهدی شهرتشکیل می دهند که به پرسشنامه های استاندارد به صورت دلبخواه پاسخ دادند . از سیستم اطلاعات جغرافیایی برای توصیف مناطق گردشگری، اماکن ورزشی و محدوده مطالعاتی استفاده شد پس از جمع آ وری داده ها، برای بررسی روایی سازه متغیر های تحقیق و شاخصه ای برگرفته از آن ها از آزمون تحلیل عاملی تاییدی، استفاده گردید. یافته : نتایج تحلیل مدل نشان داد که مدل ارائه شده از برازش بالایی برخوردار است. از این رو گردشگری ورزشی بر پایداری شهری تاثیر مثبت و معناداری دارد. بنابراین با توجه به ضریب استاندارد مسیر مستقیم بین متغیرهای گردشگری ورزشی و  ابعادتوسعه پایدار، می توان با احتمال 99 درصد نتیجه گرفت گردشگری ورزشی بر توسعه پایدار در اماکن ورزشی شهرستان مهدی شهر تاثیر مثبت و معناداری دارد. به عبارتی با افزایش یک واحد تغییر در گردشگری ورزشی، شاهد افزایش 0.93 واحدی در  ابعاد پایداری شهری هستیم نتیجه گیری: به طور کلی با توجه به تایید گویه ها بر اساس پرسشنامه تحقیق، گردشگری ورزشی بعنوان یکی ازنوع های گردشگری بر متغیر توسعه اجتماعی، اقتصادی و زیست محیطی شهرستان مهدیشهر موثر است . از این رو کلیه متولیان امور، اعم از مردم ، مسئولین و ذی نفعان در زمینه توسعه گردشگری ورزشی و ظرفیت سازی در این زمینه  اقدامات لازم اعم از آموزش منابع انسانی ، فرهنگ سازی ، تهیه زیر ساخت های ورزشی مناسب و رویدادهای ورزشی جهت ایجاد برند گردشگری و بازاریابی و اطلاع رسانی در سطح ملی انجام گردد

شاخص های طیفی پوشش گیاهی به منزله ابزاری مناسب برای تخمین میزان تولید محصولات کشاورزی استفاده می شوند. بااین حال، تعداد محدود تصاویر از عوامل اصلی کاهش کارآیی شاخص ها به منظور تخمین تولید شمرده می شود. از سوی دیگر، ارزیابی توانایی شاخص ها در تخمین تولید از راه ترکیب داده های مادیس و لندست، در مواردی که تعداد داده های لندست کم باشد، کمتر مورد توجه قرار گرفته است. هدف تحقیق حاضر، در گام نخست، معرفی شاخص ها یا شاخص منتخب در تخمین تولید کلزا و در گام بعدی، استفاده از تکنیک های تلفیق داده برای افزایش کارآیی شاخص منتخب است. کلزا ازجمله محصولات کشاورزی است که، به دلیل گل دهی در دوره رشد، ویژگی های طیفی خاصی دارد. در این تحقیق، پایگاه داده ای از میزان تولید محصول کلزا و سری زمانی داده های لندست و مادیس کشت و صنعت مغان تهیه و سپس ده شاخص متفاوت به قصد تخمین تولید کلزا ارزیابی شد. در ادامه، رابطه میزان تولید با شاخص پیشنهادی بررسی و مشخص شد که شاخصNDYI ، در طول زمان گل دهی، دقتی بیشتر از سایر شاخص ها دارد (r = 0.73). با تلفیق داده های سری زمانی لندست و مادیس مبتنی بر الگوریتم مدل تطبیقی ادغام بازتابندگی مکانی و زمانی بهبودیافته (ESTARFM)، همبستگی و RMSE (kg/ha) به ترتیب 7% و 0.11 افزایش و کاهش یافت. تحقیق حاضر نشان داد که استفاده از تکنیک های تلفیق داده امکانِ افزایش کارآیی شاخص های طیفی را به منظور تخمین تولید محصول فراهم می کند.

مقدار کربن آلی کل موجود در سنگ منشاء منابع هیدروکربن یکی از پارامتر های حائز اهمیت در ارزیابی آن است. بنابراین لازم است تا با روشی خصوصیات سنگ منشاء برآورد گردد. برای برآورد خصوصیات سنگ منشاء روش های مختلفی وجود دارد. یکی از ابتدایی ترین روش ها استفاده از روش سنتی است که بسیار هزینه بر و زمان بر می باشد، لذا محققان به دنبال روش های کاراتر می باشند. با توجه به پتانسیل بالای سنجش از دور و محدوده های طیفی VIR,VNIR این امکان فراهم تا خصوصیات سنگ منشاء را در سطح وسیع تری و با هزینه کمتر برآورد نمود. روش های کمی و کیفی مختلفی جهت ایجاد ارتباط بین مقدار غلظت عناصر سنگ منشاء و طیف حاصل از داده های سنجش از دور موجود می باشد. که در این تحقیق سعی در برآورد مقدار غلظت کربن آلی کل سنگ منشاء با استفاده از تصویرسنجنده OLI لندست 8 و با بهره گیری از مدل شبکه عصبی مصنوعیMLP شده است.بدین منظور باند 5 محدوده طیفی(885/0-845/0) با ضریب همبستگی پیرسون 62/0 بهترین ورودی برای شبکه عصبی انتخاب شده است. شبکه عصبی مصنوعی با تعداد 5 نورون در لایه مخفی با 79/0R2= و0081/0 RMSE= برای تهیه نقشه کربن آلی کل انتخاب گردید.