تبدیل داده‌های مغناطیس‌سنجی پهپادی به داده‌های زمینی با استفاده از هوش مصنوعی - فرانک کیان پور; اندیشه علیمرادی; هاشم شاهسونی (Muhandisī-i manābi̒-i ma̒danī)
اکتشاف مواد معدنی یک کار چند رشته‌ای است که نیاز به توجه همزمان از مجموعه داده‌های ژئوفیزیک، زمین‌شناسی و ژئوشیمیایی متفاوت به انضمام روش‌های کارآمد و موثر جدید دارد. این مساله به ادغام موثر و تجزیه و تحلیل داده‌های مختلف جغرافیایی با فرمت‌ها و ویژگی‌های مختلف با کمک برنامه‌های کاربردی جدید نیاز دارد. داده‌هایی که با استفاده از پهپاد (داده‌های با تفکیک‌پذیری پایین) برداشت می‌شوند، قابلیت تبدیل شدن به داده‌های زمینی (تفکیک‌پذیری بالا) با استفاده از روش‌های جدیدی مانند هوش مصنوعی را دارند. در این مطالعه با استفاده از داده‌های مغناطیس‌سنجی برداشت شده به وسیله پهپاد و دستگاه زمینی پروتون در محیط برنامه‌نویسی پایتون، سه مدل رگرسیون نظارت ‌شده اجرا شده است. این سه مدل، شامل رگرسیون خطی، جنگل تصادفی و گرادیان تقویت ‌شده است که در نهایت گرادیان تقویت ‌شده با توجه به نتایج آماری بهتر شامل میانگین خطای مربع و میانگین خطای مطلق در داده‌های آموزشی به ترتیب 0004/0 و 01/0 و در داده‌های آزمایشی به ترتیب 001/0 و 02/0 و در داده‌های اعتبارسنجی به ترتیب 001/0 و 01/0 و همچنین به علت پایدار بودن شبکه به عنوان مدل مورد استفاده برای پیش‌بینی انتخاب شد.