کاربرد الگوریتم یادگیری ماشین در علوم بیابان و مدیریت مناطق خشک و بیابانی

مقدمه: ارزیابی شدت و مساحت رخداد و پایش بیابانزایی به منظور اتخاذ اقدامات مدیریتی و ممانعت از بیابانزایی ضروری است. روش های پایش سنتی زمان بر، پرزحمت و به راحتی تحت تاثیر عوامل ذهنی هستند و نظارت بر تغییرات پویای بیابان زایی زمین را در مقیاس بزرگ دشوار می سازند. توسعه سریع فناوری سنجش از دور و تشخیص تصویر، کارایی کسب اطلاعات بیابان زایی را تا حد زیادی بهبود بخشیده است و امکان نظارت بر بیابان زایی در مناطق و سیع را برای دوره های زمانی طولانی ممکن می سازد. توسعه روش های یادگیری ماشینی با تحلیل های دقیق و پیچیده و به کمک فناوری سنجش از دور به طور موثری تحقیقات طبقه بندی و ارزیابی شدت بیابان زایی و پایش آن کمک کرده است.مواد و روش ها: در این مطالعه از طریق مرور منابع مختلف و مطالعات کتابخانه ای به گردآوری یافته ها و گزارش اطلاعات در ارتباط با کاربرد الگوریتم های یادگیری ماشین در تحقیقات بیابانزایی و مدیریت مناطق خشک و بیابانی مانند ارزیابی رخداد و روند و پایش آن پرداخته شد.یافته ها: بر اساس مرور مطالعات مرتبط مشخص شد که مطالعه و ارزیابی بیابان زایی و یا پیشرفت یا کاهش مناطق خشک به عنوان تابعی از علل طبیعی و انسانی برای پیش بینی خطرات آتی ناشی از تغییرات آب و هوایی و حمایت از سیاست گذاری، برنامه های اقدام و اقدامات کاهشی در مقیاس محلی و جهانی ضروری است که الگوریتم های یادگیری ماشین نتایج لازم را از طریق تحلیل دقیق داده ها به منظور اجرای موثر این اقدامات فراهم می سازند.نتیجه گیری: نتایج این پژوهش نشان دهنده اثرات مثبت و توانمندی قابل توجه یادگیری ماشین در پایش بیابانزایی و پیش بینی پیامدهای آتی تخریب زمین است که این نتایج می تواند به منظور اتخاذ تصمیمات مدیریتی اصولی و در راستای پایداری سرزمین استفاده شود.

کلیدواژه ها:

بیابانزایی ، پایش ، یادگیری ماشین ، مناطق خشک