СПУТНИКТІК ДЕРЕКТЕР МЕН МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ АЛГОРИТМІН ПАЙДАЛАНЫП ЖЕР АСТЫ СУЛАРЫНЫҢ ӘЛЕУЕТІН КАРТАҒА ТҮСІРУ: ОҢТҮСТІК ҚАЗАҚСТАН, АЛМАТЫ ОБЛЫСЫ, ІЛЕ АУДАНЫНЫҢ ЖАҒДАЙЫН ЗЕРТТЕУ

Аңдатпа

Бұл зерттеу жер асты суларының ықтимал аймақтарының кеңістіктік таралуын болжау үшін қашықтықтан зондтау деректері мен машиналық оқыту әдістерін біріктіріп пайдалануға негізделген интеграцияланған тәсілді қолданады. Негізгі жіктеу алгоритмі ретінде кіріс деректерінің шуылына жоғары беріктік көрсететін бақыланатын оқыту әдісі болып табылатын Random Forest таңдалды. Жалпы зерттеу дизайны төрт негізгі кезеңнен тұрады: кіріс кеңістіктік айнымалыларын генерациялау; оқыту жиынтығын дайындау; Random Forest моделін оқыту және баптау; және нәтижелердің дәлдігін тексеру және бағалау. Кіріс айнымалыларына спектрлік индекстер (NDVI, NDWI); морфометриялық параметрлер (көлбеу, DEM); және гидрологиялық фактор (өзендерге дейінгі қашықтық) кірді. Оқыту деректеріне Алматы облысының Іле ауданындағы су алу нысандарының орналасуы кірді. Жер асты суларының әлеуетін модельдеу үшін Scikit-learn кітапханасын пайдаланып Python тілінде Random Forest алгоритмі енгізілді. Спутниктік және геоморфометриялық деректер болжаушылар ретінде пайдаланылды және ArcGIS бағдарламалық жасақтамасында өңделді. Барлық айнымалылар жалпы кеңістіктік ажыратымдылық пен координат жүйесіне түрлендірілді. Деректердің салыстырмалылығын қамтамасыз ету үшін мәндер қалыпқа келтірілді, бұл модельді оқыту процесіне ерекшелік диапазонындағы айырмашылықтардың әсерін азайтты. Дайындалған модель растрлық қабаттасу арқылы бүкіл зерттеу аймағына қолданылды, нәтижесінде төмен, орташа және жоғары әлеуетті аймақтарға жіктелген кеңістіктік үздіксіз жер асты суларының әлеуетті картасы жасалды.