پیش‌بینی بافت خاک با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی

بافت خاک یکی از مهم ترین ویژگی‌های خاک است که بر روی بسیاری از خصوصیات فیزیکی و شیمیایی مانند ظرفیت نگهداری آب، ظرفیت تبادل کاتیونی، حاصلخیزی خاک و تهویه خاک اثر می گذارد. امروزه از فناوری هوش مصنوعی مانند شبکه های عصبی و عصبی فازی برای حل مسائل مربوط به مدل سازی سیستم ها و فرآیند ها استفاده می شود. در این پژوهش کارآیی شبکه‌های عصبی مصنوعی در پیش‌بینی بافت خاک بررسی شد. بدین منظور 150 نمونه خاک از عمق 15 0 سانتی‌متری از حوزه آبخیز سد گاوشان در استان کردستان جمع آوری گردید. موقعیت جغرافیایی، ارتفاع و درصد شیب در هر نقطه ثبت شد. بافت خاک در آزمایشگاه به‌روش هیدرومتری اندازه‌گیری شد. با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی رابطه بین طول و عرض جغرافیایی، ارتفاع و شیب و درصد هر کدام از گروه‌های ذرات خاک با استفاده از نرم‌افزار matlab به‌دست آمد. دقت شبکه ساخته شده با استفاده از شاخص‌های آماری مانند شاخص ریشه میانگین مربعات خطا (rmse)، شاخص نسبت خطای متوسط هندسی (gmer) و ضریب همبستگی (r) ارزیابی گردید. نتایج به‌دست آمده نشان داد که کارآیی روش استفاده شده برای برآورد مقدار شن و رس خاک نسبتاً یکسان و برای برآورد مقدار سیلت کم‌تر بود؛ با این حال در سطح برآورد بافت خاک روش استفاده شده از کارآیی بالایی برخوردار نبود.