@article { author = {Nouri -Sangarab, Soraya and Asghari - Moghaddam, Asghar and Jabraeeli-Andrian, Nasser}, title = {Investigation of subsidence potential of the Ajabshir plain using artificial intelligence models and radar interferometric technique}, journal = {Scientific Quarterly Journal of Geosciences}, volume = {33}, number = {3}, pages = {71-84}, year = {2023}, publisher = {Geological Survey of Iran}, issn = {1023-7429}, eissn = {2645-4963}, doi = {10.22071/gsj.2023.382187.2055}, abstract = {Recently, due to the trend of decreasing rainfall and increasing groundwater pumping rate, there have been concerns about the risks caused by the decrease in the volume of aquifer reserves and the drop in the groundwater level, and as a consequence the land subsidence. Also, in Ajabshir plain due to a gradual decrease in the water level, it is necessary to estimate the subsidence and investigate the subsidence potential to prevent its harmful risks in the future. For this purpose, using the ALPRIFT framework, which includes seven layers of parameters affecting subsidence, the subsidence potential map was zoned. The subsidence potential index was obtained in low and moderate ranges. In the next step, using Sentinel-1 satellite images, the subsidence during the years 2020-2021 was estimated to be 2.4 cm, which had a significant correlation with the groundwater level of the water year 2020-2021 and subsidence potential. In addition, artificial intelligence optimization methods including fuzzy logic (Sugeno) and genetic algorithm were used in order to fix the defects of applying expert opinions and increase the correlation between subsidence (Insar) and ALPRIFT, among these models, Sugeno's fuzzy method provided the best correlation between the two subsidence maps and ALPRIFT. The correlation between subsidence with ALPRIFT, ALPRIFT-GA and ALPRIFT-SFL was obtained as 0.46, 0.62 and 0.72 respectively.}, keywords = {Ajabshir Plain Aquifer,subsidence,Sentinel-1,ALPRIFT,Genetic Algorithm,Fuzzy logic}, title_fa = {بررسی پتانسیل فرونشست دشت عجب‌شیر با استفاده از مدل‌های هوش‌مصنوعی و تکنیک تداخل‌سنجی راداری}, abstract_fa = {طی سال­‌های اخیر، با توجه به روند کاهشی بارش و افزایش پمپاژ از منابع آب زیرزمینی، نگرانی­‌هایی از مخاطرات ناشی از کاهش حجم ذخایر آبخوان­ و افت سطح آب­ زیرزمینی و فرونشست زمین ایجاد شده است. در دشت عجب­‌شیر نیز به دلیل کاهش تدریجی سطح آب زیرزمینی، برآورد فرونشست و بررسی پتانسیل فرونشست برای جلوگیری از مخاطرات زیان­‌بار آن در آینده، ضروری به نظر می‌رسد. بدین منظور، با استفاده از چهارچوب ALPRIFT که شامل هفت لایه از پارامترهای مؤثر بر فرونشست می­‌باشد، نقشه پتانسیل فرونشست آبخوان پهنه‌­بندی شد. شاخص پتانسیل فرونشست در دو محدوده کم و متوسط به­‌دست آمد. در مرحله بعد با استفاده از عکس­‌های ماهواره‌­ای Sentinel-1، فرونشست در طی سال­‌های 1399-1400، به مقدار 2/4 سانتی‌متر برآورد گردید که همبستگی معناداری با تراز آب زیرزمینی سال آبی 1400-1399 و پتانسیل فرونشست داشت. همچنین در ادامه، برای رفع نقص اعمال نظرات کارشناسانه و افزایش همبستگی بین فرونشست (Insar) و ALPRIFT، از روش‌­های بهینه‌­سازی هوش مصنوعی شامل منطق فازی (ساجنو) و الگوریتم ژنتیک استفاده شد که از بین این مدل، روش فازی ساجنو بهترین همبستگی بین دو نقشه فرونشست و ALPRIFT را ارائه داد. همبستگی بین فرونشست با ALPRIFT، ALPRIFT-GA و ALPRIFT-SFL به ترتیب 0/46، 0/62 و 0/72 به­‌دست آمد.}, keywords_fa = {آبخوان دشت عجب‌شیر,فرونشست,ALPRIFT,الگوریتم ژنتیک,منطق فازی}, url = {http://www.gsjournal.ir/article_168962.html}, eprint = {http://www.gsjournal.ir/article_168962_e95e6696dba8ce963127699029cac8f3.pdf} }