پایش تغییرات یخچال‌های طبیعی با interferometry راداری و مدل‌های پیش‌بینی

یخچال‌های طبیعی به‌عنوان یکی از مهم‌ترین شاخص‌های تغییرات آب‌وهوایی، نقش حیاتی در چرخه آب جهانی و تنظیم سطح آب دریاها ایفا می‌کنند. کاهش سطح یخچال‌ها در دهه‌های اخیر نه‌تنها نشانه‌ای از گرمایش جهانی است، بلکه تأثیرات گسترده‌ای بر منابع آب شیرین، اکوسیستم‌های کوهستانی و الگوهای آب‌وهوایی منطقه‌ای دارد. برای پایش دقیق این تغییرات، روش‌های سنتی میدانی به‌دلیل هزینه بالا و دسترسی محدود، کافی نیستند.

برای دسترسی به مقاله مرتبط با تغییرات آب و هوایی و تغییر اقلیم به لینک زیر مراجعه فرمایید:

"کاربرد داده‌های زیست اقلیمی در مطالعات تغییر اقلیم"

برای دسترسی به پایگاه داده متغیرهای زیست اقلیمی همه استان‌های کشور به لینک زیر مراجعه فرمایید:

"پایگاه داده نقشه‌های 19 متغیر زیست اقلیمی استان‌های ایران"

امروزه تکنیک‌های سنجش از دور، به‌ویژه رادار تداخل‌سنج (InSAR)، امکان اندازه‌گیری تغییرات میلی‌متری سطح زمین را در مقیاس گسترده فراهم می‌کنند. ماهواره‌هایی مانند Sentinel-1  با قابلیت تصویربرداری راداری در تمام شرایط آب‌وهوایی، داده‌های پیوسته‌ای از جابجایی سطح یخچال‌ها ارائه می‌دهند. این داده‌ها با دقت بالا می‌توانند ذوب، لغزش و پیشروی یا عقب‌نشینی یخچال‌ها را در طول زمان ثبت کنند.

برای دسترسی به آموزش تهیه نقشه زمین لغزش به لینک زیر مراجعه فرمایید:

"آموزش تهیه نقشه وقوع زمین لغزش(Landslide)  مبتنی بر شواهد (Evidence)  با نرم افزار  ArcGIS "

در کنار داده‌های راداری، مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی، با تلفیق اطلاعات دمایی، بارش، ارتفاع و داده‌های تاریخی یخچال، قادرند روند آینده تغییرات را شبیه‌سازی کنند. این مدل‌ها به‌صورت پویا به‌روزرسانی شده و با ورود داده‌های جدید، دقت پیش‌بینی‌هایشان افزایش می‌یابد.

برای دسترسی به آموزش‌های شبیه‌سازی و مدل‌سازی به لینک زیر مراجعه فرمایید:

"آموزش‌های مدل‌سازی و شبیه‌سازی در وب سایت درس گستر"

برای دانلود نقشه‌های مدل‌های رقومی ارتفاع(DEM) کل کشور ایران به لینک زیر مراجعه فرمایید:

"پایگاه داده نقشه‌های DEM  ماهواره ALOS کل کشور ایران"

برای مشاهده جزییات آموزش پروژه محور علم داده با پایتون با تکیه بر هوش مصنوعی به لینک زیر مراجعه فرمایید:

" کارگاه جامع پروژه محور علم داده با پایتون با تکیه بر هوش مصنوعی"

کاربردهای این سیستم‌ها در برنامه‌ریزی منابع آب، هشدار در برابر سیلاب‌های ناشی از ذوب ناگهانی یخ و ارزیابی ریسک برای زیرساخت‌های کوهستانی بسیار ارزشمند است. همچنین، این اطلاعات برای سیاست‌گذاران محیط زیست در سطح ملی و بین‌المللی حیاتی محسوب می‌شوند. اگر به پایش تغییرات سطح زمین با روش‌های مشابه علاقه دارید، مقاله شناسایی مناطق مستعد آتش‌سوزی جنگل با شبکه‌های عصبی کانولوشنی را نیز مطالعه کنید.

برای مشاهده جزییات آموزش‌های مرتبط به لینک‌های زیر مراجعه فرمایید:

" آموزش بررسی بهبود و تخریب اراضی منابع طبیعی(جنگل و مرتع) در یک دوره زمانی در نرم افزار ArcGIS با بررسی نقشه کاربری اراضی مربوط به یک منطقه"

برای دانلود رایگان 10 نقشه موضوعی کشور ایران به لینک زیر مرجعه فرمایید:

" داده ها و نقشه های کشور ایران"

برای یادگیری روش‌های عملی پردازش داده‌های راداری و ساخت مدل‌های پیش‌بینی محیطی، دوره‌های تخصصی ما در حوزه سنجش از دور و Google  Earth Engine  ابزارهای لازم را به شما می‌آموزند.

"آموزش‌های سنجش از دور در سایت درس گستر"

آموزش رایگان گوگل ارث انجین:

آموزش رایگان گوگل ارث انجین جلسه اول

آموزش رایگان گوگل ارث انجین جلسه دوم

آموزش رایگان گوگل ارث انجین جلسه سوم

آموزش رایگان گوگل ارث انجین جلسه چهارم

آموزش رایگان گوگل ارث انجین جلسه پنجم

آموزش رایگان گوگل ارث انجین جلسه ششم

آموزش رایگان گوگل ارث انجین جلسه هفتم

آموزش رایگان گوگل ارث انجین جلسه هشتم