[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
بایگانی مقالات زیر چاپ::
آمار نشریه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
آمار سایت
مقالات منتشر شده: 335
نرخ پذیرش: 63.1
نرخ رد: 36.9
میانگین داوری: 208 روز
میانگین انتشار: 343 روز
..
:: دوره 12، شماره 4 - ( 12-1403 ) ::
جلد 12 شماره 4 صفحات 55-27 برگشت به فهرست نسخه ها
توسعه مدلی هوشمند مبتنی بر روش جنگل تصادفی به منظور شناسایی بهنگام مناطق مستعد وقوع سیلاب های رودخانه ای
مائده مصلی طبری ، حمید عبادی* ، زهرا علیزاده زکریا
دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
چکیده:   (671 مشاهده)
شناسایی مناطق مستعد وقوع سیلاب، به عنوان اقدامی ضروری در مدیریت بحران سیلاب، بسیار حائز اهمیت است. در این پژوهش، با تلفیق الگوریتم بهینه­ سازی ازدحام ذرات (Particle Swarm Optimization) با الگوریتم جنگل تصادفی، به منظور بهبود انتخاب فراپارامتری در روش جنگل تصادفی با جست و جوی موازی و همزمان در فضای پارامتری، اقدام به شناسایی مکان‌های مستعد وقوع سیلاب‌های رودخانه‌ای شده است. در راستای تحقق اهداف روش پیشنهادی، از داده‌های زمینی نظیر بارندگی ایستگاه‌های زمینی، فاصله از جاده، فاصله از رودخانه و همچنین از داده­هایی نظیر مدل ارتفاع رقومی، شیب، جهت شیب، شاخص پوشش گیاهی و غیره مستخرج از تصاویر سنجش از دور راداری ماهواره سنتینل-1 (Sentinel1/Aو تصاویر ماهواره‌های نوری لندست-8 (Landsat-8) و سنتینل-2 (Sentinel-2) استفاده شده است. نتایج نشان داد که این تلفیق الگوریتمی باعث بهبود دقت مدلسازی نسبت به استفاده از الگوریتم جنگل تصادفی به تنهایی می‌شود و توانایی تولید نقشه‌های بهنگام مناطق مستعد سیلاب را با استفاده از داده‌های زمینی و سنجش از دور بهبود می‌بخشد. در مطالعه موردی در مناطق اتاوا-گاتینوا و گنبد-کاووس با نوع سیلاب رودخانه­ای، مدلسازی با استفاده از داده‌های زمینی و سنجش از دور انجام شد که ضریب کاپا مدلسازی­ها به ترتیب برابر با 31/74 و 21/73 بود. در این مناطق مدلسازی­ها بار دیگر با استفاده از فقط داده‌های سنجش از دور انجام شد و ضریب کاپا به ترتیب برابر با  1/69 و 45/67 بود. براساس نتایج حاصل اگرچه استفاده از داده‌های زمینی و سنجش از دوری باعث افزایش دقت مدلسازی می‌شود ولی مدلسازی با استفاده از داده‌های سنجش از دور به تنهایی نیز عملکرد قابل قبولی دارد. علاوه بر این، مدلسازی با استفاده از داده‌های سنجش از دور راداری ماهواره تراسار-ایکس (TerraSAR-Xبا قدرت تفکیک مکانی بالا و بدون استفاده از داده­های زمینی نیز در منطقه اتاوا-گاتینوا انجام شد و ضریب کاپا برابر با 80 به دست آمد، به این معنا که با افزایش قدرت تفکیک مکانی تصاویر راداری نیاز به استفاده از داده‌های زمینی برای مدلسازی به طور چشم­گیری کاهش می‌یابد.
 
واژه‌های کلیدی: داده‌های زمینی، داده‌های سنجش از راه دور، جنگل تصادفی، الگوریتم PSO، مدیریت بحران سیلاب.
متن کامل [PDF 2803 kb]   (100 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: سنجش از دور
دریافت: 1402/1/27 | پذیرش: 1402/12/14 | انتشار الکترونیک پیش از انتشار نهایی: 1403/11/14 | انتشار: 1403/12/27
فهرست منابع
1. [1] R. B. Mudashiru, N. Sabtu, I. Abustan, and W. Balogun, "Flood hazard mapping methods: A review," Journal of Hydrology, vol. 603, p. 126846, Dec. 2021. [DOI:10.1016/j.jhydrol.2021.126846]
2. [2] M. A. R.Shah, A. Rahman, and S. H. Chowdhury, "Challenges for achieving sustainable flood risk management," Journal of Flood Risk Management, vol. 11, pp. S352-S358, Sep. 2015. [DOI:10.1111/jfr3.12211]
3. [3] D. R. Archer and H. J. Fowler, "Characterising flash flood response to intense rainfall and impacts using historical information and gauged data in Britain," Journal of Flood Risk Management, vol. 11, pp. S121-S133, Jul. 2015. [DOI:10.1111/jfr3.12187]
4. [4] M. S. Rahman and L. Di, "A Systematic Review on Case Studies of Remote-Sensing-Based Flood Crop Loss Assessment," Agriculture, vol. 10, no. 4, p. 131, Apr. 2020. [DOI:10.3390/agriculture10040131]
5. [5] A. Rajab et al., "Flood Forecasting by Using Machine Learning: A Study Leveraging Historic Climatic Records of Bangladesh," Water, vol. 15, no. 22, p. 3970, Jan. 2023. [DOI:10.3390/w15223970]
6. [6] A. Mosavi, P. Ozturk, and K. Chau, "Flood Prediction Using Machine Learning Models: Literature Review," Water, vol. 10, no. 11, p. 1536, Oct. 2018. [DOI:10.3390/w10111536]
7. [7] S. Askar et al., "Flood Susceptibility Mapping Using Remote Sensing and Integration of Decision Table Classifier and Metaheuristic Algorithms," Water, vol. 14, no. 19, p. 3062, Jan. 2022. [DOI:10.3390/w14193062]
8. [8] R. Costache, "Flash-flood Potential Index mapping using weights of evidence, decision Trees models and their novel hybrid integration," Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, vol. 33, no. 7, pp. 1375-1402, May 2019. [DOI:10.1007/s00477-019-01689-9]
9. [9] M. S. Tehrany, S. Jones, and F. Shabani, "Identifying the essential flood conditioning factors for flood prone area mapping using machine learning techniques," CATENA, vol. 175, pp. 174-192, Apr. 2019. [DOI:10.1016/j.catena.2018.12.011]
10. [10] W. Chen et al., "Modeling flood susceptibility using data-driven approaches of naïve Bayes tree, alternating decision tree, and random forest methods," Science of The Total Environment, vol. 701, p. 134979, Jan. 2020. [DOI:10.1016/j.scitotenv.2019.134979]
11. [11] A. R. M. Towfiqul Islam et al., "Flood susceptibility modelling using advanced ensemble machine learning models," Geoscience Frontiers, vol. 12, no. 3, p. 101075, May 2021. [DOI:10.1016/j.gsf.2020.09.006]
12. [12] D. Yang, T. Zhang, Alireza Arabameri, M. Santosh, Ujwal Deep Saha, and A. Islam, "Flash-flood susceptibility mapping: a novel credal decision tree-based ensemble approaches," Earth Science Informatics, vol. 16, no. 4, pp. 3143-3161, Aug. 2023. [DOI:10.1007/s12145-023-01057-w]
13. [13] C. Bénard, S. Da Veiga, and E. Scornet, "MDA for random forests: inconsistency, and a practical solution via the Sobol-MDA," Biometrika, Feb. 2022. [DOI:10.1093/biomet/asac017]
14. [14] T. Zhu, "Analysis on the Applicability of the Random Forest," Journal of Physics: Conference Series, vol. 1607, no. 1, p. 012123, Aug. 2020. [DOI:10.1088/1742-6596/1607/1/012123]
15. [15] Ovat Friday Aje and Anyandi Adie Josephat, "The particle swarm optimization (PSO) algorithm application - A review," Global Journal of Engineering and Technology Advances, vol. 3, no. 3, pp. 001-006, Jun. 2020. [DOI:10.30574/gjeta.2020.3.3.0033]
16. [16] A. Ghorbanian, M. Kakooei, M. Amani, S. Mahdavi, A. Mohammadzadeh, and M. Hasanlou, "Improved land cover map of Iran using Sentinel imagery within Google Earth Engine and a novel automatic workflow for land cover classification using migrated training samples," ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 167, pp. 276-288, Sep. 2020. [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2020.07.013]
17. [17] A. Mohammadi, K. V. Kamran, S. Karimzadeh, H. Shahabi, and N. Al-Ansari, "Flood Detection and Susceptibility Mapping Using Sentinel-1 Time Series, Alternating Decision Trees, and Bag-ADTree Models," Complexity, vol. 2020, pp. 1-21, Nov. 2020. [DOI:10.1155/2020/4271376]
18. [18] O. Rahmati, H. R. Pourghasemi, and H. Zeinivand, "Flood susceptibility mapping using frequency ratio and weights-of-evidence models in the Golastan Province, Iran," Geocarto International, vol. 31, no. 1, pp. 42-70, May 2015. [DOI:10.1080/10106049.2015.1041559]
19. [19] A. Shanableh, R. Al-Ruzouq, A. Yilmaz, M. Siddique, T. Merabtene, and M. Imteaz, "Effects of Land Cover Change on Urban Floods and Rainwater Harvesting: A Case Study in Sharjah, UAE," Water, vol. 10, no. 5, p. 631, May 2018. [DOI:10.3390/w10050631]
20. [20] C. Soni, A. Chaudhary, U. Sharma, and C. Sharma, "Satellite Radar Interferometry for DEM Generation Using Sentinel-1A Imagery," Advances in intelligent systems and computing, pp. 26-33, Sep. 2020 [DOI:10.1007/978-981-15-6067-5_4]
21. [21] L. Breiman, "Random Forests," Machine Learning, vol. 45, no. 1, pp. 5-32, 2001. [DOI:10.1023/A:1010933404324]
22. [22] Y. Liu, Y. Wang, and J. Zhang, "New Machine Learning Algorithm: Random Forest," Information Computing and Applications, vol. 7473, pp. 246-252, 2012. [DOI:10.1007/978-3-642-34062-8_32]
23. [23] G. Venter and J. Sobieszczanski-Sobieski, "Parallel Particle Swarm Optimization Algorithm Accelerated by Asynchronous Evaluations," Journal of Aerospace Computing, Information, and Communication, vol. 3, no. 3, pp. 123-137, Mar. 2006. [DOI:10.2514/1.17873]
24. [24] "Particle swarm optimization algorithm and its parameters: A review | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore," ieeexplore.ieee.org.
25. [25] Y. Wu, Y. Ke, Z. Chen, S. Liang, H. Zhao, and H. Hong, "Application of alternating decision tree with AdaBoost and bagging ensembles for landslide susceptibility mapping," CATENA, vol. 187, p. 104396, Apr. 2020. [DOI:10.1016/j.catena.2019.104396]
ارسال پیام به نویسنده مسئول


XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

mosalla tabari M, Ebadi H, Alizadeh Z. Development of an intelligent model based on Random Forest Algorithm for up to date flood-prone area detection. jgit 2025; 12 (4) :27-55
URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-910-fa.html

مصلی طبری مائده، عبادی حمید، علیزاده زکریا زهرا. توسعه مدلی هوشمند مبتنی بر روش جنگل تصادفی به منظور شناسایی بهنگام مناطق مستعد وقوع سیلاب های رودخانه ای. مهندسی فناوری اطلاعات مکانی. 1403; 12 (4) :27-55

URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-910-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 12، شماره 4 - ( 12-1403 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی-پژوهشی مهندسی فناوری اطلاعات مکانی Engineering Journal of Geospatial Information Technology
Persian site map - English site map - Created in 0.09 seconds with 38 queries by YEKTAWEB 4710