شناسایی قنات ها و تاثیر آن در شکل گیری شهر زوزن با استفاده از شبکه عصبی کانولوشنال

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه باستان شناسی دانشگاه مازندران، بابلسر

2 گروه باستان شناسی دانشگاه مازندران ، بابلسر

10.22084/nb.2025.29061.2663

چکیده

مدیریت منابع آب در سرزمین های خشک و نیمه خشک از اهداف کلان بشریت برای شکل گیری و حفظ جوامع شهری و روستایی بوده است. قنات ها در مناطق مذکور از جمله سیستم های تامین و توزیع آب هستند ، این سیستم زیرزمینی تنها در سطح زمین و در عکس‌های هوایی و ماهواره‌ای فقط با شَفت یا همان قسمت دایره‌ای شکل فرو‌رفته قابل شناسایی است که رشته و سیر قنات را نشان می‌دهد. حال می‌توان برای صرفه‌جویی در زمان ، از روش‌های خودکار برای شناسایی شفت‌ها و رشته قنات‌ها نیز بهره برد که چنین روش‌هایی معمولا در زمره مطالعات شبکه‌های عصبی و سیستم یادگیری ماشین است.در پژوهش پیش‌رو هدف، دقت تشخیص قنات به صورت خودکار در چشم‌انداز شهر تاریخی زوزن با استفاده از شبکه عصبی کانولوشن و تشخیص اشیاء با الگوریتم YOLO می‌باشد که از تصاویر هوایی دهه 40 و 70 خورشیدی جهت داده‌های ورودی استفاده شده‌است. پژوهش حاضر با بهره‌گیری از روش تحلیلی در قالب مطالعه محاسباتی شبکه‌های عصبی به شناسایی قنات‌های شهر زوزن جهت مطالعه شکل‌گیری شهر پرداخته است و در صدد پاسخ به این سوالات است: 1- فرایند و میزان دقت شبکه کانولوشن با الگوریتم YOLO برای تشخیص قنات و استخراج دیجیتالی آن در عکس های هوایی چگونه است؟2- قنات‌های دشت زوزن به عنوان تنها منبع و توزیع آب چه تاثیری بر شکل‌گیری شهر زوزن داشته است؟ مدل پیشنهادی با 80 درصد داده آموزشی ، 20 درصد داده اعتبار سنجی ، با تکرار 200 و با نرخ اموزشی0.01 آموزش داده شده است .نتایج حاصله از آموزش شبکه کانولوشنال نشان دهنده موثر بودن داده های هوایی در یادگیری عمیق به منظور استخراج و شناسایی خودکار 4 رشته قنات منتهی به شهر زوزن در جهات مختلف، به صورت همزمان، با دقت 94 % است. در این منطقه این قنات ها عامل اصلی شکل‌گیری وحیات شهر زوزن در دوران تاریخی و اسلامی می‌باشند که همچنان نیز دایر هستد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Identifying qanats and their impact on the formation of Zuzan city using convolutional neural networks

نویسندگان [English]

  • fereshte azarkhordad 1
  • Hassan Hashemi zarajabad 2
  • Abed Taghavi 1
1 Department of Archeology of Mazandaran University, Babolsar
2 Department of Archeology of Mazandaran University, Babolsar
چکیده [English]

Water resource management in arid and semi-arid regions has been a major human goal for the formation and preservation of urban and rural communities. Qanats (underground water channels) in these regions are one of the systems for supplying and distributing water. This underground system is only identifiable on the ground surface and in aerial and satellite images by the shaft, a circular depression that indicates the course of the qanat. To save time, automated methods can be used to identify shafts and qanat courses, and such methods are usually categorized under the studies of neural networks and machine learning.

In this research, the goal is to automatically detect qanats in the historical landscape of Zuzan city using convolutional neural networks and object detection with the YOLO algorithm, using aerial images from the 1940s and 1970s as input data. This research, using an analytical method in the form of a computational study of neural networks, aims to identify the qanats of Zuzan city to study the formation of the city and to answer these questions: 1- How is the process and accuracy of the convolutional network with the YOLO algorithm for detecting qanats and extracting them digitally from aerial images? 2- What impact have the qanats of the Zuzan plain, as the only source and distribution of water, had on the formation of Zuzan city?

The proposed model was trained with 80% training data, 20% validation data, with 200 iterations and a learning rate of 0.01. The results obtained from training the convolutional neural network show the effectiveness of aerial data in deep learning for the automatic extraction and identification of 4 qanat courses leading to the city of Zuzan in different directions, simultaneously, with an accuracy of 94%. In this region, these qanats are the main factor in the formation and life of Zuzan city during the historical and Islamic periods, and they are still in operation.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Zuzan city
  • qanat
  • convolutional neural network(CNN)
  • YOLO algorithm