[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: 352
نرخ پذیرش: 63.4
نرخ رد: 36.6
میانگین داوری: 207 روز
میانگین انتشار: 335 روز
..
:: دوره 13، شماره 3 - ( 9-1404 ) ::
جلد 13 شماره 3 صفحات 93-75 برگشت به فهرست نسخه ها
پیش‌بینی عمق بستر دریا با استفاده از مدل های عصبی– فازی: مطالعه‌ای تطبیقی با تلفیق داده های ژئودزی و بهینه‌سازی بر اساس داده‌های محلی
محمدعلی محمد ، ایرج جزیرئیان* ، محمود پیروزنیا
دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
چکیده:   (433 مشاهده)
اطلاع دقیق از عمق بستر دریا نقش مهمی در درک فرآیندهای اقیانوسی، اقیانوس‌شناسی فیزیکی، زیست‌شناسی دریایی، اکوهیدرولیک و زمین‌شناسی دریایی دارد. روش‌های مرسوم مدلسازی عمق معمولاً با استفاده از داده‌های ارتفاع‌سنجی ماهواره‌ای، مدل ثقل یا داده‌های ثقل‌سنجی دریایی انجام می‌شوند که دقت یا قدرت تفکیک مکانی مناسبی ندارند. در این پژوهش، یک مطالعه تطبیقی بین مدلهای عصبی فازی برای مدل‌سازی منطقه‌ای عمق بستر در خلیج فارس و دریای عمان انجام شده و نتایج با کمک داده­های محلی بهینه­سازی شده است. برای این منظور،  استنتاج عصبیفازی تطبیقی (ANFIS) و درخت مدل خطی محلی (LOLIMOT) به عنوان مدل‌های غیرخطی برای شناسایی رابطه بین ورودی‌ها و خروجی استفاده شده‌اند. ورودی‌های مدل شامل داده­های ژئودزی یعنی ارتفاع ژئوئید، گرادیان ثقل و آنومالی ثقل و خروجی آن مدل عمق­ سنجی GEBCO است. نتایج نشان داد مدل  LOLIMOT انطباق بهتری با داده­های آزمون دارد. لذا مدل پایه مذکور با داده‌­گواری مشاهدات عمق دریایی از طریق روش بهینه‌سازی متغیر سه‌بعدی (3DVAR)  بهبود یافته و مدل نهایی عمق­سنجی حاصل شده است. مدل پیشنهادی با داده‌های عمق­سنجی مسیرهای کنترل مناطق چابهار، گناوه و علمشاه اعتبارسنجی شد و نتایج دقت بالای آن را در این مناطق به ترتیب با RMSE  حدود 4/0 ، 0/8 و 0/9 متر  نشان می‌دهد. این مدلسازی، روش دقیقی برای تحلیل و پیش‌بینی عمق بستر دریا در مطالعات علمی و کاربردی ارائه می‌دهد.


 
واژه‌های کلیدی: مدل‌سازی عمق دریا، ارتفاع سنجی ماهواره ای، ثقل دریایی، یادگیری ماشین، مدل عصبی–فازی
متن کامل [PDF 1314 kb]   (25 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: ژئودزی (عمومی)
دریافت: 1404/7/8 | پذیرش: 1404/9/29 | انتشار الکترونیک پیش از انتشار نهایی: 1404/11/11 | انتشار: 1405/1/22
فهرست منابع
1. [1] W.M. Wollheim, T.K. Harms, A.L. Robison, L.E. Koenig, A.M. Helton, C. Song, W.B. Bowden and J.C. Finlay, "Superlinear scaling of riverine biogeochemical function with watershed size", Nature communications, 13(1), 1-9, 2022,
2. [2] Q. Peng, S.P. Xie, D. Wang, R.X. Huang, G. Chen, Y. Shu, J. R. Shi, and W. Liu, "Surface warming-induced global acceleration of upper ocean currents", Science advances, 8(16), eabj8394, 2022,
3. [3] D. Pirone, L. Cimorelli, G. Del Giudice and D. Pianese, "Short-term rainfall forecasting using cumulative precipitation fields from station data: a probabilistic machine learning approach", J. Hydrol, 128949, 2023,
4. [4] S.G. Jin, A. Camps, Y. Jia, F.Wang, M. Martin-Neira, F. Huang, Q. Yan, S. Zhang, Z. Li, K. Edokossi, D.Yang, , Z. Xiao, , Z. Ma, and W. Bai, "Remote sensing and its applications using GNSS reflected signals: Advances and prospects", Satell. Navig., 5, 19, 2024, [DOI:10.1186/s43020-024-00139-4]
5. [5] Q. Zhu and P.L Wiberg, "The importance of storm surge for sediment delivery to micro-tidal marshes", Journal of Geophysical Research: Earth Surface, 127(9), e2022JF006612, 2022,
6. [6] R. L Parker, "The Rapid Calculation of Potential Anomalies", Geophys. J. R. astr. Soc. 31,447-455, 1973, [DOI:10.1111/j.1365-246X.1973.tb06513.x]
7. [7] S. Wiehle, B. Martinez, K. Hartman, M. Verlaan, T. Thornton, S. Lewis and D. Schaap, "The BASE-platform project: Deriving the bathymetry from combined satellite data, 2016, URL: www.base-platform.com.
8. [8] D.W. Oldenburg, "The inversion and interpretation of gravity anomalies", Geophysics, 39(4), 526-536, 1974.
9. [9] R.N. Mitchell, N. Zhang, J. Salminen, Y. Liu, C.J. Spencer, B. Steinberger, B. Murphy, and Z.X. Li, "The supercontinent cycle. Nature Reviews Earth & Environment, 2(5), 2021, 358-374.
10. [10] R. Tenzer, W. Chen and S.G. Jin, "Effect of the upper mantle density structure on the Moho geometry", Pure Appl. Geophys., 172(6), 1563-1583, 2015, doi: 10.1007/s00024-014-0960-2.
11. [11] W.A. Yonkee and A.B. Weil, "Tectonic evolution of the Sevier and Laramide belts within the North American Cordillera orogenic system", Earth-Science Reviews 150, 531-593, 2015,
12. [12] W.H.F. Smith, D. T. Sandwell and R. K. Raney, "Bathymetry from satellite altimetry: Present and future", Proceedings of OCEANS 2005 MTS/IEEE, IEEE, Washington, DC, USA, 2586-2589, 2005,
13. [13] A. Abulaitijiang, O.B. Andersen, D. Sandwell, "Improved Arctic Ocean bathymetry derived from DTU17 gravity model",2019, Earth and Space Science, 6(8), 1336-1347,
14. [14] J.A. Olive, M.D. Behn, G. Ito, W.R.Buck, J. Escartín and S. Howell, "Sensitivity of seafloor bathymetry to climate-driven fluctuations in mid-ocean ridge magma supply", Science, 350(6258), 310-313, 2015,
15. [15] X. Wan, J. Ran and S. Jin, "Sensitivity analysis of gravity anomalies and vertical gravity gradient data for bathymetry inversion", Marine Geophysical Research, 40, 87-96, 2019,
16. [16] C. Xu, J. Li, G. Jian, Y. Wu and Y. Zhang, "An adaptive nonlinear iterative method for predicting seafloor topography from altimetry‐derived gravity data", Journal of Geophysical Research: Solid Earth, e2022JB025692, 2023,
17. [17] V. Lecours, M.F. Dolan, A. Micallef and V.L. Lucieer, "A review of marine geomorphometry, the quantitative study of the seafloor", Hydrology and Earth System Sciences, 20(8), 3207-3244, 2016,
18. [18] S. Zhou, X. Li, Y. Sun, X. Chang, Y. Jia, J.Guo, and h. Sun, "Predicting bathymetry using multisource differential marine geodetic data with multilayer perceptron neural network", Earth System Science Data, International Journal of Digital Earth, 17(1), 2024,
19. [19] S. Zhou, J.Guo, , H. Zhang, Y. Jia, , H. Sun, X. Liu and D. An, "SDUST2023BCO: A global seafloor model determined from a multi-layer perceptron neural network using multi-source differential marine geodetic data", Earth System Science Data, 17(1), 165-179, 2025,
20. [20] X. Ge, L Wang, Y. Liu, and Z. Zhang, "Seafloor topography inversion from multi-source marine gravity data using multi-channel convolutional neural network", Engineering Applications of Artificial Intelligence, 139, 109567, 2025,
21. [21] Z. Yuan, H. Chen, Y. Wang, and X. Li, "Seabed depth prediction using multi-scale gravity anomalies and fully connected deep neural networks: A novel approach applied to the South China Sea", Remote Sensing, 17(3), 412, 2025,
22. [22] X. An, Y. Zhang, J. Li and H. Wang, "Improved gravity-geologic method reliably removing the long-wavelength gravity effect of regional seafloor topography: A case of bathymetric prediction in the South China Sea", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 60, 4211912, 2022,
23. [23] J. Lei, R. Schaefer, P. Colarusso, A. Novak, J.C. Simpson, P. Masqué, H.M. Nepf, "Spatial heterogeneity in sediment and carbon accretion rates within a seagrass meadow correlated with the hydrodynamic intensity. Science of the total environment", 854, 158685, 2023,
24. [24] D. Fan, S. Li, X. Li, J. Yang and X. Wan, "Seafloor Topography Estimation from Gravity Anomaly and Vertical Gravity Gradient Using Nonlinear Iterative Least Square Method", Remote Sens, 13, 64, 2021,
25. [25] T.J. Majumdar and S. Chander, "Simulation of SARAL (Satellite with ARgos and ALtika) resolution gravity over the western Indian offshore for geological/structural interpretation", Geocarto International, 26(1), 21-34, 2011,
26. [26] A. Soltanpour, M. Pirooznia, S. Aminjafari and P. Zareian, "Persian Gulf and Oman sea tide modeling using satellite altimetry and tide gauge­data (TM-IR01)", Marine Georesources & Geotechnology, 1-11, 2017,
27. [27] M. Pirooznia, S.R. Emadi, and M.N. Alamdari, "The Time Series Spectral Analysis of Satellite Altimetry and Coastal Tide Gauges and Tide Modeling in the Coast of Caspian Sea", Open Journal of Marine Science, 6, 258-269, 2016, http://dx.doi.org/10.4236/ojms.2016.62021.
28. [28] R. Rummel, LE. R. Sjöberg, "The determination of gravity anomalies from geoid heights using the inverse Stokes' formula, Fourier transforms, and least squares collocation". NASA Contract Report 141442, Department of Geodetic Science, The Ohio State University, Columbus, Ohio, USA, p 65,1978.
29. [29] M. Zounemat-Kermani, E.Matta, A. Cominola, X. Xia, Q. Zhang, Q. Liang and R. Hinkelmann, "Neurocomputing in surface water hydrology and hydaulics: A review of two decades retrospective, current status and future prospects", Journal of Hydrology, 588, 125085, 2020.
30. [30] S. Yang, D. Yang, J. Chen and B. Zhao, "Real-time reservoir operation using recurrent neural networks and inflow forecast from a distributed hydrological model", Journal of Hydrology, 579, 124229, 2019,
31. [31] W. Suparta, and K. M. Alhasa, "A comparison of ANFIS and MLP models for the prediction of precipitable water vapor" 2013 IEEE International Conference on Space Science and Communication (IconSpace), 29, 243-248, 2013, doi:10.1109/iconspace.2013.6599473.
32. [32] M.A. Shoorehdeli, M. Teshnehlab and A.K. Sedigh, "Novel Hybrid Learning Algorithms for Tuning ANFIS Parameters Using Adaptive Weighted PSO" 2007 IEEE International Fuzzy Systems Conference, 2007,
33. [33] L. Duncanson, J.R. Kellner, J.Armston and R. Dubayah, "Aboveground biomass density models for NASA's Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) lidar mission", Remote Sensing of Environment 270, 112845, 2022,
34. [34] O. Nelles, "Nonlinear local optimization", Nonlinear System Identification", 79-112, 2001, doi:10.1007/978-3-662-04323-3_4.
35. [35] A. Hajian, H. Zomorrodian, P. Styles, F. Greco, and C. Lucas, "Depth estimation of cavities from microgravity data using a new approach: the local linear model tree (LOLIMOT)", Near Surface Geophysics, 10: 221-234, 2012,
36. [36] D. Schwingshackl, J. Rehrl, M. Horn, J. Belz, and O. Nelles, "Model extension for model-based MIMO control in HVAC systems", Journal of Building Engineering, 11, 224-229. 2017,
37. [37] A. Teruzzi, , S.Dobricic, , C. Solidoro and G. Cossarini, "A 3‐D variational assimilation scheme in coupled transport‐biogeochemical models: Forecast of Mediterranean biogeochemical properties", Journal of Geophysical Research: Oceans, 119(1), 200-217, 2014,
38. [38] M. Pirooznia, M. Raoofian Naeeni, and M.J. Tourian, "Modeling total surface current in the Persian Gulf and the Oman Sea by combination of geodetic and hydrographic observations and assimilation with in situ current meter data, Acta Geophys. 71, 2839-2863, 2023,
39. [39] M. Pirooznia, B. Voosoghi, D. Poreh and A.Amini, "Integrating Hydrography Observations and Geodetic Data for Enhanced Dynamic Topography Estimation, Remote Sens. 16, 527, 2024,
40. [40] L. Vrdoljak and T. Bašić, "Bathymetry estimation from satellite altimeter-derived gravity data", Satellite Altimetry - Theory, Applications and Recent Advances, 2023, https:// 10.5772/intechopen.108511.
41. [41] W.H.F. Smith and R.E. Moose, "Comparison of marine gravity anomalies measured by ships and estimated from satellite altimetry in near-shore areas", Eos Trans. AGU, Spring Meet. Suppl., S103, 1997.
ارسال پیام به نویسنده مسئول


XML   English Abstract   Print


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

Mohammad M A, Jazireeyan I, Pirooznia M. Prediction of bathymetry Using Neuro-Fuzzy Models: A Comparative Study with Geodetic Data fusion and Optimization Based on Local Data. jgit 2025; 13 (3) :75-93
URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-992-fa.html

محمد محمدعلی، جزیرئیان ایرج، پیروزنیا محمود. پیش‌بینی عمق بستر دریا با استفاده از مدل های عصبی– فازی: مطالعه‌ای تطبیقی با تلفیق داده های ژئودزی و بهینه‌سازی بر اساس داده‌های محلی. مهندسی فناوری اطلاعات مکانی. 1404; 13 (3) :75-93

URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-992-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 13، شماره 3 - ( 9-1404 ) 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 0.13 seconds with 38 queries by YEKTAWEB 4741