دوره 9، شماره 17 - ( بهار و تابستان 1400 )                   جلد 9 شماره 17 صفحات 174-163 | برگشت به فهرست نسخه ها


XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

zolghadry S, Ghodskhah daryaei M, Nasirahmadi K, Ghajar E. (2021). Comparison of the Performance of Fuzzy C-Means and K-Medoids in Modeling Forest Fire Occurrence (Case Study: Saravan Forests, Gilan). ifej. 9(17), 163-174. doi:10.52547/ifej.9.17.163
URL: http://ifej.sanru.ac.ir/article-1-396-fa.html
ذوالقدری شقایق، قدس خواه دریایی مهرداد، نصیر احمدی کامران، قجر اسماعیل. مقایسه عملکرد الگوریتم های Fuzzy C-means و K-medoids در مدل سازی وقوع آتش سوزی جنگل (مطالعه موردی: جنگل های سراوان، گیلان) بوم شناسی جنگل های ایران (علمی- پژوهشی) 1400; 9 (17) :174-163 10.52547/ifej.9.17.163

URL: http://ifej.sanru.ac.ir/article-1-396-fa.html


گروه جنگل داری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه گیلان
چکیده:   (2257 مشاهده)
نناحیه رویشی هیرکانی (خزری) یکی از مهم­ترین نواحی رویشی ایران محسوب شده که با توجه به قدمت آن، ارزش بوم­ سامانه­ ای بالایی دارد. از طرفی این بوم­ سامانه همه­ ساله درگیر آتش­سوزی­ های متعدد شده و سطح قابل ملاحظه­ ای از پوشش گیاهی خود را از دست می­ دهد، لذا به­ کارگیری روش­های علمی برای پیش ­بینی مکان­های دارای پتانسیل خطر آتش ­سوزی در مدیریت حفاظتی جنگل­های هیرکانی بسیار حائز اهمیت است. بسیاری از سیستم­ های دنیای واقعی از نظر تشخیص الگو مورد استفاده قرار می­ گیرند بنابراین استفاده صحیح از روش­های یادگیری ماشین در کاربردهای عملی ضروری است. از طرفی استفاده از روش­های مبتنی بر خوشه ­بندی با توجه به رویکرد آن در تشخیص الگو و کشف خروجی به­ عنوان یک روش موثر مورد تاکید است. هدف از انجام تحقیق حاضر بررسی توانایی و مقایسه عملکرد رویه ­های متفاوت خوشه­ بندی از دو الگوریتم مبتنی بر خوشه­ بندی Fuzzy C-Means و k-Medoids در مدل­سازی آتش ­سوزی جنگل با تاکید بر قابلیت­های عملکرد الگوریتم­ های موصوف است. با توجه به­ وجود آتش ­سوزی­ های دوره ای موجود از الگوریتم ­های مذکور  به­ صورت ارتقاء سطح کدنویسی در نرم­افزار متلب در راستای بهبود مطالعات در زمینه پیش ­بینی خطر حریق جنگل استفاده شد. معیارهای ورودی مدل در این مطالعه عبارتند از نقاط ثبت ­شده آتش ­سوزی، فاصله از مناطق کشاورزی، فاصله از جاده، فاصله از رودخانه، فشار هوا، بازتابش خورشید، شیب، جهت شیب، سرعت باد، درصد تراکم تاج پوشش و تیپ جنگل. نتایج به ­دست­ آمده از نقشه پیش ­بینی خطر آتش­ سوزی هر دو الگوریتم، نشان از توانایی بالای آن­ها در پیش­ بینی مدل وقوع  آتش­ سوزی دارد. همچنین بر اساس نتایج جدول ماتریس درهم‌آمیختگی مقایسه دو الگوریتم، الگوریتم FCM عملکرد بهتری نسبت به الگوریتم  k-medoids در پیش­بینی مکان­های دارای پتانسیل خطر آتش ­سوزی از خود نشان داد. لذا استفاده از الگوریتم FCM به ­عنوان یکی از روش­های موثر در خوشه ­بندی تفکیکی برای مطالعات آینده پیشنهاد می­ شود.
متن کامل [PDF 1090 kb]   (583 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: اکولوژی جنگل
دریافت: 1399/5/26 | پذیرش: 1399/7/7 | انتشار: 1400/3/10

فهرست منابع
1. Adab, H., K. Kanniah and K. Solaimani. 2013. Modeling forest fire risk in the northeast of Iran using remote sensing and GIS techniques. Natural Hazards, 65(3): 1723-1743. [DOI:10.1007/s11069-012-0450-8]
2. Agnoletti, M. and S. Anderson. 2000. Forest history: International studies on socio-economic and forest ecosystem change: report no. 2 of the IUFRO Task Force on Environmental Change / edited by M. Agnoletti and S. Anderson. Wallingford. CABI Pub in association with IUFRO. https://books.google.com/books?id=0znQhwyb6PAC. [DOI:10.1079/9780851994192.0000]
3. Argañaraz, J.P., G.G. Pizarro, M. Zak, M.A. Landi and L.M. Bellis. 2015. Human and biophysical drivers of fires in Semiarid Chaco mountains of Central Argentina. Science of the Total Environment, 520: 1-12. [DOI:10.1016/j.scitotenv.2015.02.081]
4. Arpaci, A., B. Malowerschnig, O. Sass and H. Vacik. 2014. Using multivariate data mining techniques for estimating fire susceptibility of Tyrolean forests. Applied Geography, 53: 258-70. [DOI:10.1016/j.apgeog.2014.05.015]
5. Baheri, H., M. Ghodskhah Daryaei and H. Pourbabaei. 2017. Long- Term Effect of Fire on Woody Species Composition and their Natura Regeneration in Hyrcanian Forests, (Case Study: Lesakouti Forest of Tonekabon, Mazandaran Province). Ecology of Iranian Forest, 5: 37-46 (In Persian). [DOI:10.29252/ifej.5.9.37]
6. Berninger, F. 1994. Simulated irradiance and temperature estimates as a possible source of bias in the simulation of photosynthesis. Agricultural and Forest Meteorology, 71(1-2): 19-32. [DOI:10.1016/0168-1923(94)90098-1]
7. Bezdek, J.C., R. Ehrlich and W. Full. 1984. FCM: The Fuzzy C-Means Clustering Algorithm. Computers and Geosciences, 10(2): 191-203. [DOI:10.1016/0098-3004(84)90020-7]
8. Chai, T. and R. Draxler. 2014. Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE)? Geosci. Model Dev. Discuss, 7(1): 1525-34. [DOI:10.5194/gmdd-7-1525-2014]
9. Darvishi, L., M. Ghodskhah Daryaei and V. Gholami. 2013. A regional model for forest fire hazard zonation in forests of Dorud city (Case Study: Babahar region). Iranian Journal of Forest and Range Protection Research, 11(1): 10-20 (In Persian).
10. Dubey, V., P. Kumar and N. Chauhan. 2018. Forest Fire Detection System Using IoT and Artificial Neural Network. In: Bhattacharyya S, Hassanien AE, Gupta D, Khanna A, Pan I, editors. International conference on innovative computing and communications: Proceedings of ICICC. Volume 1 / edited by Siddhartha Bhattacharyya, Aboul Ella Hassanien, Deepak Gupta, Ashish Khanna, Indrajit Pan. Singapore: Springer, 55: 323-37.
11. Dunn, J.C. 1973. A Fuzzy Relative of the ISODATA Process and Its Use in Detecting Compact Well-Separated Clusters. Journal of Cybernetics, 3(3): 32-57. [DOI:10.1080/01969727308546046]
12. Eastaugh, C.S. and H. Hasenauer. 2014. Deriving forest fire ignition risk with biogeochemical process modelling. Environmental Modelling and Software, 55: 132-42. [DOI:10.1016/j.envsoft.2014.01.018]
13. Eskandari, S. and E. Chuvieco. 2015. Fire danger assessment in Iran based on geospatial information. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 42: 57-64. [DOI:10.1016/j.jag.2015.05.006]
14. Eskandari, S. and J.R. Miesel. 2016. Comparison of the fuzzy AHP method, the spatial correlation method, and the Dong model to predict the fire high-risk areas in Hyrcanian forests of Iran. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 8(2): 933-49. [DOI:10.1080/19475705.2017.1289249]
15. Esakar, S. and M. Chaudhari. 2013. A Review of Clustering Algorithms. www.ijcst.com.
16. Fawcett, T. 2006. An introduction to ROC analysis. Pattern Recognition Letters, 27(8): 861-74. [DOI:10.1016/j.patrec.2005.10.010]
17. Giwa, O. and A. Benkrid. 2018. Fire detection in a still image using colour information.
18. Computer Science, Engineering, 3(3) 2018.
19. Ghodskhah Daryayi, M., M.N. Adel, M.S. Pashaki and J.S. Kuhestani. 2013. Effect of repeated fire on understory plant species diversity in Saravan forests, northern Iran. Folia Forestalia Polonica, Seria A Forestry, 55(3) (In Persian). [DOI:10.2478/ffp-2013-00015]
20. Goleiji, E., S.M. Hoseini, N. Khorasani and S.M. Monavari. 2018. Forest fire risk assessment using WLC and ANP (Case study: 33 and 34 watersheds north of Iran). Journal of Natural environment hazards, 7(15): 107-24.
21. Goleiji, E., S.M. Hosseini, N. Khorasani and S.M. Monavari. 2017. Forest fire risk assessment-an integrated approach based on multicriteria evaluation. Environmental monitoring and assessment, 189(12): 612. [DOI:10.1007/s10661-017-6225-7]
22. Han, J., M. Kamber and A. Tung. 2001. Spatial Clustering Methods in Data Mining: A Survey. In H. J. Miller & J. Han (eds.), Geographic Data Mining and Knowledge Discovery, Research Monographs in GIS: Taylor and Francis.486 pp.
23. Hastie, T., R. Tibshirani, J. Friedman and J. Franklin. 2004. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Math. Intell, 27: 83-5.
24. Hedayati, N, S. Ebrahimi and H. Joneidi. 2019. Fire risk assessment of Kurdistan province natural areas using statistical index method. Journal of natural environment, 403-16 (In Persian).
25. Hunt, R.J. 1986. Percent agreement, Pearson's correlation, and kappa as measures of inter-examiner reliability. Journal of Dental Research, 65(2): 128-30. [DOI:10.1177/00220345860650020701]
26. Hosseinzade, F. and A. Salageghe. 2013. Study and Comparison of Partitioning Clustering Algorithms. Iranian Journal of Medical Informatics, 2(1): 38-42.
27. Jafarzadeh, A., A. Mahdavi and H. Jafarzadeh. 2017. Evaluation of forest fire risk using the Apriori algorithm and fuzzy c-means clustering. Journal of forest Sscience, 63: 370-380. [DOI:10.17221/7/2017-JFS]
28. Jahdi, R., M. Salis, A.A. Darvishsefat, F. Alcasena, M.A. Mostafavi and V. Etemad. 2016. Evaluating fire modelling systems in recent wildfires of the Golestan National Park, Iran. Forestry: An International Journal of Forest Research, 89(2): 136-49. [DOI:10.1093/forestry/cpv045]
29. Janmenjoy, N., N. Bighnaraj and H.S. Behera. 2015. Fuzzy C-Means (FCM) Clustering Algorithm: A Decade Review from 2000 to 2014. Computational Intelligence in Data Mining, 133-49 pp. [DOI:10.1007/978-81-322-2208-8_14]
30. Karimov, J., M. Ozbayoglu and E. Dogdu. 2015. k-Means Performance Improvements with Centroid Calculation Heuristics Both for Serial and Parallel Environments. IEEE International Congress on Big Data (BigData Congress). New York, USA, 444-451 pp. [DOI:10.1109/BigDataCongress.2015.72]
31. Kaufman, L. and J.P. Rousseeuw. 2005. Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis. Wiley series in probability and mathematical statistics. Hoboken, NJ: Wiley-Interscience, 342 pp.
32. Khatami, A., S. Mirghasemi, A. Khosravi, C.P. Lim and S. Nahavandi. 2017. A new PSO-based approach to fire flame detection using K-Medoids clustering. Expert systems with applications, 68: 69-80. [DOI:10.1016/j.eswa.2016.09.021]
33. Khatami, A., S. Mirghasemi, A. Khosravi and S. Nahavandi. 2015. An efficient hybrid algorithm for fire flame detection. International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). Killarney, Ireland, 1-6 pp. [DOI:10.1109/IJCNN.2015.7280590]
34. Krishnapuram, R., A. Joshi and Y. Liyu. 1999. A fuzzy relative of the k-medoids algorithm with application to web document and snippet clustering. IEEE International Fuzzy Systems, 1281-1286 pp. [DOI:10.1109/FUZZY.1999.790086]
35. Lewis-Beck, M.S. and A. Skalaban. 1990. The R -Squared: Some Straight Talk. Polit. Anal. 2: 153-71. [DOI:10.1093/pan/2.1.153]
36. Liang, M. and H. Zhang. Wang. 2019. A Neural Network Model for Wildfire Scale Prediction Using Meteorological Factors. IEEE Access, 7: 176746-55. [DOI:10.1109/ACCESS.2019.2957837]
37. Littell, J.S., D.L. Peterson, K.L. Riley, Y. Liu and C.H. Luce. 2016. A review of the relationships between drought and forest fire in the United States. Global change biology, 22(7): 2353-69. [DOI:10.1111/gcb.13275]
38. Mesakar, S. and M. Chaudhari. 2013. A Review of Clustering Algorithms, 249: 7-28.
39. Miyamoto, S., H. Ichihashi and K. Honda. 2008. Algorithms for Fuzzy Clustering - Methods in C-Means Clustering with Applications. Springer, 2008th Edition: 258 pp.
40. Mood, A.M., F.A. Graybill and D.C. Boes. 2013. Introduction to the theory of statistics. McGraw Hill, 3rd Edition, New Delhi, India, 480 pp.
41. Pham, B., A. Jaafari, M. Avand, N. Al-Ansari, T. Du, H. Phan, T.V. Phong, D.H. Nguyen, L.V. Lie, D. Mafi-Gholami, I. Prakash, H. ThiThuy and ThiTuyen. 2020. Performance Evaluation of Machine Learning Methods for Forest Fire Modeling and Prediction maps provide a basis for developing more efficient fire-fighting strategies and reorganizing policies in favor of sustainable management of forest resources. Symmetry, 12: 1-21. [DOI:10.3390/sym12061022]
42. Rahimi, I., S.N. Azeez and I.H. Ahmed. 2020. Mapping Forest-Fire Potentiality Using Remote Sensing and GIS, Case Study: Kurdistan Region-Iraq. In: Al-Quraishi AMF, AM. Negm (eds.). Environmental remote sensing and GIS in Iraq. Springer Water, 2364-6934. [DOI:10.1007/978-3-030-21344-2_20]
43. Sadeghifar, M., A. Beheshti Alagha and M. Por Reza. 2016. Variability of Soil Nutrients and Aggregate Stability in Different Times after Fire in Zagros Forests (Case Study: Paveh Forests). Ecology of Iranian Forest, 4: 19-27 (In Persian).
44. Sekizawa, A. 2005. Fire Risk Analysis: Its Validity and Potential for Application in Fire Safety. Fire Safety Science, 8: 85-100. doi:10.3801/IAFSS.FSS.8-85. [DOI:10.3801/IAFSS.FSS.8-85]
45. Shahin, M., M. Jaksa and H. Maier. 2008. State of the Art of Artificial Neural Networks in Geotechnical Engineering. Electronic Journal of Geotechnical Engineering, 7(1): 33-44. [DOI:10.1155/2009/308239]
46. Späth, H. 1985. Cluster dissection and analysis: Theory FORTRAN programs, examples / Helmuth Späth; translator Johannes Goldschmidt. Halsted Press. New York, 226 pp.
47. Tien Bui, D., H. Van Le and N.D. Hoang. 2018. GIS-based spatial prediction of tropical forest fire danger using a new hybrid machine learning method. Ecological Informatics, 48: 104-16. [DOI:10.1016/j.ecoinf.2018.08.008]
48. Velmurugan, T. 2011. A Comparative Analysis between K-Medoids and Fuzzy C-Means. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 27(1): 19-30.
49. Velmurugan, T. 2012. Evaluation of k-Medoids and Fuzzy C-Means clustering algorithms for clustering telecommunication data. International Conference on Emerging Trends in Science, Engineering and Technology, 115-120 pp. [DOI:10.1109/INCOSET.2012.6513891]
50. Wackerly, D.D., W. Mendenhall and R.L. Scheaffer. 2008. Mathematical statistics with applications. 7th ed. Cengage Learning. United State, 994 pp.
51. Wei, C.P., Y.H. Lee and C.M. Hsu. 2000. Empirical Comparison of Fast Clustering Algorithms for Large Data Sets. 33rd Annual Hawaii International Conference on System Sciences, 351-363 pp.
52. Xu, R. and D. Wunsch. 2005. Survey of clustering algorithms. IEEE Transactions on neural networks, 16(3): 645-78. [DOI:10.1109/TNN.2005.845141]
53. Yassemi, S., S. Dragićević and M. Schmidt. 2008. Design and implementation of an integrated GIS-based cellular automata model to characterize forest fire behaviour. Ecological Modelling, 210(1-2): 71-84. [DOI:10.1016/j.ecolmodel.2007.07.020]

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA

ارسال پیام به نویسنده مسئول


بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.

کلیه حقوق این وب سایت متعلق به بوم‏شناسی جنگل‏های ایران می باشد.

طراحی و برنامه نویسی : یکتاوب افزار شرق

© 2024 CC BY-NC 4.0 | Ecology of Iranian Forest

Designed & Developed by : Yektaweb