فایل ورد کامل مپینگ حساسیت به خشکسالی با دو الگوریتم SVM یک کلاسی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل مپینگ حساسیت به خشکسالی با دو الگوریتم SVM یک کلاسی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۶ صفحه

– مباحثه ای کوتاه و نتیجه گیری

با در نظر گرفتن مهم ترین فاکتورها که شرایط کنونی حساسیت در برابر خشکسالی را ایجادمی کنندو در منطقه مطالعه به چشم می خورند، تقاضایی برای انجام DSM قابل اطمینان برای پوشش گیاهی وجود داشت. قابلیت اطمینان DCM نه تنها بر حضور پایگاه داده جامع و مختصر در زمینه دقت و مقیاس داده وابسته است بلکه بر انتخاب DIهای مناسب برای شناسایی خشکسالی و ارزیابی شدت آن نیز وابسته است. بدون توجه به دقت و مقیاس داده، مطالعه کنونی تلاش می کند تا DSM کرمانشاه را با استفاده از DI مبتنی بر ماهواره و آب و هوا بررسی کند. این DIها برای تائید رخداد متعادل و شدید خشکسالی و از دست رفتن پوشش گیاهی متعاقب استفاده شد. علاوه بر آن، طرح طبقه بندی انتزاعی همراه با لایه متفاوت ژئوداده مربوط به خشکسالی به منظور ایجاد DSMقابل اطمینان استفاده شدند

عنوان انگلیسی:Drought sensitivity mapping using two one-class support vector machine algorithms~~en~~

Short discussion and conclusions

Considering the most important factors which cause the present conditions of sensitivity to drought being in place in the study region, there was a demand to conduct a reliable DSM for vegetation cover. The reliability of DSM depends not only on the presence of concise and representative database, in terms of data scale and accuracy, but also on the selection of the appropriate DIs for and drought identification and severity evaluation. Regardless of data scale and accuracy, the present study aimed to explore DSM of Kermanshah by using both climatic and satellite-based DI which were used to confirm mild and severe drought occurrence and resultant vegetation loss. Further, an objective classi- fication scheme along with four different drought-related geo-data layers were used in order to produce a reliable DSM.

$$en!!