
تعداد نشریات | 26 |
تعداد شمارهها | 404 |
تعداد مقالات | 3,546 |
تعداد مشاهده مقاله | 5,501,450 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,763,437 |
برآورد رطوبت خاک با استفاده از شاخصهای پوشش گیاهی، دمای سطح خاک در اراضی کشاورزی و شوره زار دشت قزوین | ||
مدل سازی و مدیریت آب و خاک | ||
مقاله 11، دوره 5، شماره 2، 1404، صفحه 182-198 اصل مقاله (4.89 M) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22098/mmws.2024.14569.1416 | ||
نویسندگان | ||
محدثه السادات فخار1؛ بیژن نظری* 2 | ||
1دانشجوی دکتری، گروه علوم و مهندسی آب، دانشکدة کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه بینالمللی امام خمینی (ره)، قزوین، ایران | ||
2دانشیار گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکدگان کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران و عضو هیئت علمی دانشگاه بین المللی امام خمینی (ره)، قزوین، ایران. | ||
چکیده | ||
بررسی رطوبت خاک در مناطق خشک و شور با استفاده از سنجش از دور در بهبود مدیریت منابع آب و کشاورزی این مناطق مفید است. در این پژوهش به بررسی رطوبت خاک در اراضی کشاورزی و شورهزار دشت قزوین بر اساس اطلاعات دو سنجندة لندست-8 و سنتینل-2 پرداخته شد. بههمین منظور، در ابتدا 23 نمونة رطوبت خاک از اراضی مختلف در منطقة در دیماه 1401جمعآوری شدند. سپس بر اساس شاخصهای پوشش گیاهی و شاخص دمای سطح زمین میزان رطوبت خاک بررسی شد. بهمنظور بررسی میان پارامترهای اندازهگیری شده در اراضی و شاخصهای برآورد شده توسط هر سنجنده همبستگی میان هر یک از شاخصها و مقادیر رطوبت خاک با یکدیگر مورد مقایسه قرار گرفت. نتایج نشان داد همبستگی میان شاخصهای پوشش گیاهی در سنجندة سنتیل-2 بالاتر از سنجندة لندست-8 است. بهطوریکه شاخص نرمال شدة تفاوت پوشش گیاهی NDVI، شاخص پوشش گیاهی تعدیل شده SAVI و شاخص تفاضلی نرمال شدة کشاورزی NDTI با میزان رطوبت خاک از همبستگی بالایی برخوردار بوده و شاخص NDTI با میزان همبستگی 84/0، بالاترین میزان همبستگی را با رطوبت خاک نشان داد. در ادامه براساس شاخصهایی که بیشترین میزان همبستگی را داشتند به تهیة مدل رگرسیونی رطوبت خاک پرداخته شد که نتایج نشان داد مدل رگرسیونی حاصل از شاخص دمای سطح زمین LST و NDTI سنجندة لندست-8 با مقدار ضریب تعیین 81/0 و درصد سوگیری 27/0 بیشترین دقت را داشته است. لذا استفاده از مدلهای رطوبت خاک بر اساس سنجش از دور میتواند جایگزین مناسب و مقرون بهصرفهای در بررسی رطوبت خاک در اراضی مختلف باشد. | ||
کلیدواژهها | ||
پایش؛ شاخص پوشش گیاهی؛ شوری خاک؛ مدل رطوبت خاک؛ گوگل ارث انجین | ||
مراجع | ||
منابع ابیات، محمد، ابیات، مصطفی و ابیات، مرتضی (1401). برآورد رطوبت سطحی خاک در مناطق کشاورزی با استفاده از تصاویر ماهوارهای و شاخصهای حسگری از دور (مطالعه موردی: شهرستان شوشتر). تحقیقات خاک و آب ایران، 53 (5)، 970-957. doi:10.22059/IJSWR.2022.341981.669251 اصغری سراسکانرود، صیاد، اسفندیاری درآباد، فریبا، ملانوری، الهام و صفری، شیوا (1401). بررسی رطوبت سطحی خاک در شهر اردبیل با استفاده از دادههای ماهوارهای Landsat 8 و Sentinel 1. حفاظت منابع آب و خاک، ۱۱(۴)، ۸۹-۱۰۳. doi:10.30495/WSRCJ.2022.20006 باقری، کیوان و باقری، میلاد (1398). برآورد رطوبت خاک با استفاده از حسگری اپتیکال، ترمال و راداری (مطالعه موردی: جنوب تهران). علوم و مهندسی مدیریت حوضه آبی ایران، ۱۳(۴۷)،۶۳-۷۴. doi:20.1001.1.20089554.1398.13.47.8.6 فخار، محدثهالسادات و کاویانی، عباس (1401). ارزیابی محصول WaPOR فائو و الگوریتم PYSEBAL در تخمین مقدار نیاز آبی دشت قزوین بر اساس هوش مصنوعی. تحقیقات آب و خاک ایران، 53(6)، 1372-1359. doi:10.22059/ijswr.2022.341474.669242 محمدی، مسعود، محمدی قلعهنی، مهدی و ابراهیمی، کیومرث (1380). تغییرات مکانی و زمانی کیفیت آب زیرزمینی دشت قزوین. پژوهش آب ایران، ۵(1)، ۴۱-۵۱. هدایتی، اکرم. و کاکاوند، رضا. (1390). زونبندی اقلیمی استان قزوین. نیوار، ۳۶(۷۷-۷۶)، ۵۹-۶۶.
References Abiyat, M., Abiyat, M., & Abiyat, M. (2022). Estimation of soil surface moisture in agricultural lands using satellite images and remote sensing indicators (Case study: Shushtar County). Iranian Journal of Soil and Water Research, 53(5), 957-970 [In Persian]. doi:10.22059/IJSWR.2022.341981.669251 Asghari S. S., Esfandayari Darabad, F., Mollanouri, E., & Safary, S. (2022). Investigation of soil surface moisture in Ardabil city using Landsat 8 and Sentile 1 satellite data. Journal of Water and Soil Resources Conservation, 11(4), 89–103 [In Persian]. doi:10.30495/WSRCJ.2022.20006 Azabdaftari, A., & Sunar, F. (2016). Soil salinity mapping using multitemporal Landsat data. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 41, 3–9. doi:10.5194/isprs-archives-XLI-B7-3-2016 Bagheri, K., & Bagheri, M., 2019. Estimation of soil moisture using optical, thermal and radar Remote Sensing) Case Study: South of Tehran. Iran. Journal of Watershed Management Science and Engineering, 13(47), 63–74. [In Persian]. doi:20.1001.1.20089554.1398.13.47.8.6 Benninga, H.-J. F., Carranza, C. D. U., Pezij, M., van Santen, P., van der Ploeg, M. J., Augustijn, D. C. M., & van der Velde, R. (2018). The Raam regional soil moisture monitoring network in the Netherlands. Earth System Science Data, 10(1), 61–79. doi:10.5194/essd-10-61-2018 Chavez Jr, P. S. (1989). Radiometric calibration of Landsat Thematic Mapper multispectral images. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 55(9), 1285–1294 Corwin, D. L. (2021). Climate change impacts on soil salinity in agricultural areas. European Journal of Soil Science, 72(2), 842–862. doi:10.1111/ejss.13010 Daba, A. W., & Qureshi, A. S. (2021). Review of soil salinity and sodicity challenges to crop production in the lowland irrigated areas of Ethiopia and its management strategies. Land, 10(12), 1377. doi:10.3390/land10121377 Drusch, M. (2007). Initializing numerical weather prediction models with satellite‐derived surface soil moisture: Data assimilation experiments with ECMWF¢s Integrated Forecast System and the TMI soil moisture data set. Journal of Geophysical Research: Atmospheres,112(D3). doi:10.1029/2006JD007478 Fabre, S., Briottet, X., & Lesaignoux, A. (2015). Estimation of soil moisture content from the spectral reflectance of bare soils in the 0.4–2.5 μm domain. Sensors, 15(2), 3262–3281. doi:10.3390/s150203262 Fakhar, M. S., & Kaviani, A. (2022). Evaluation of FAO WaPOR product and PYSEBAL algorithm in estimating the amount of water consumed. Iranian Journal of Soil and Water Research, 53(6), 1359-1372 [In Persian]. doi:10.22059/IJSWR.2022.341474.669242 Hedayati, A., & Kakavand, R., 2012. Climatic zoning of Qazvin Province. Nivar, 36(77-76), 59–66 [In Persian]. Jagadish, S. V, Way, D. A., & Sharkey, T. D. (2021). Scaling plant responses to high temperature from cell to ecosystem. Plant, Cell and Environment, 44(BNL-221830-2021-JAAM). doi:10.1111/pce.14082 Kasim, N., Maihemuti, B., Sawut, R., Abliz, A., Dong, C., & Abdumutallip, M. (2020). Quantitative estimation of soil salinization in an arid region of the Keriya Oasis based on multidimensional modeling. Water, 12(3), 880. doi:10.3390/w12030880 Kaya, F., Schillaci, C., Keshavarzi, A., & Başayiğit, L. (2022). Predictive mapping of electrical conductivity and assessment of soil salinity in a Western Türkiye Alluvial Plain. Land, 11(12), 2148. doi:10.3390/land11122148 Keesstra, S. D., Bouma, J., Wallinga, J., Tittonell, P., Smith, P., Cerdà, A., Montanarella, L., Quinton, J., Pachepsky, Y., & Van Der Putten, W. H. (2016). Forum paper: The significance of soils and soil science towards realization of the UN sustainable development goals (SDGS). Soil Discussions, 2016, 1–28. doi:10.5194/soil-2-111-2016 Keesstra, S., Mol, G., De Leeuw, J., Okx, J., Molenaar, C., De Cleen, M., & Visser, S. (2018). Soil-related sustainable development goals: Four concepts to make land degradation neutrality and restoration work. Land, 7(4), 133. doi:10.3390/land7040133 Keetch, J. J., & Byram, G. M. (1968). A drought index for forest fire control (Vol. 38). US Department of Agriculture, Forest Service, Southeastern Forest Experiment Kelley, C. P., Mohtadi, S., Cane, M. A., Seager, R., & Kushnir, Y. (2015). Climate change in the Fertile Crescent and implications of the recent Syrian drought. Proceedings of the National Academy of Sciences, 112(11), 3241–3246. doi:10.1073/pnas.1421533112 Kim, S., Liu, Y., Johnson, F., & Sharma, A. (2016). A temporal correlation based approach for spatial disaggregation of remotely sensed soil moisture. AGU Fall Meeting Abstracts, 2016, H51H-1606. Li, Q., Zhong, R., Huang, J., & Gong, H. (2011). Comparison of two retrieval methods with combined passive and active microwave remote sensing observations for soil moisture. Mathematical and Computer Modelling, 54(3–4), 1181–1193. doi:10.1016/j.mcm.2010.11.052 Liu, Y., Qian, J., & Yue, H. (2021). Comprehensive evaluation of Sentinel-2 red edge and shortwave-infrared bands to estimate soil moisture. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 14, 7448–7465. doi:10.1109/JSTARS.2021.3098513 Lobell, D. B., & Asner, G. P. (2002). Moisture effects on soil reflectance. Soil Science Society of America Journal, 66(3), 722–727. doi:10.2136/sssaj2002.7220 Marco, E. S., Herrmann, D., Schwab, K., Schweitzer, K., Almengor, R., Berndt, F., Sommer, C., & Probeck, M. (2019). Improvement of existing and development of future Copernicus land monitoring products–the ECOLASS project. The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 42, 201–208. doi:10.5194/isprs-archives-XLII-2-W16-201-2019 Metternicht, G. I., & Zinck, J. A. (2003). Remote sensing of soil salinity: potentials and constraints. Remote Sensing of Environment, 85(1), 1–20. doi:10.1016/S0034-4257(02)00188-8 Mohammadi, M., Mohammadi Ghaleney, M. , & Ebrahimi, K. (2011). Spatial and temporal variations of groundwater quality of Qazvin plain. Journal of Iranian Water Research, 5(1), 41-51 [In Persian]. Okur, B., & Örçen, N. (2020). Soil salinization and climate change. In Climate change and soil interactions (pp. 331–350). Elsevier. doi:10.1016/B978-0-12-818032-7.00012-6 Pettorelli, N., Vik, J. O., Mysterud, A., Gaillard, J.-M., Tucker, C. J., & Stenseth, N. C. (2005). Using the satellite-derived NDVI to assess ecological responses to environmental change. Trends in Ecology and Evolution, 20(9), 503–510. doi:10.1016/j.tree.2005.05.011 Rouse Jr, J. W., Haas, R. H., Schell, J. A., & Deering, D. W. (1973). Paper a 20. Third Earth Resources Technology Satellite-1 Symposium: The Proceedings of a Symposium Held by Goddard Space Flight Center at Washington, DC On, 351, 309. Ruiz-Vera, U. M., Siebers, M. H., Drag, D. W., Ort, D. R., & Bernacchi, C. J. (2015). Canopy warming caused photosynthetic acclimation and reduced seed yield in maize grown at ambient and elevated [CO2]. Global Change Biology, 21(11), 4237–4249. doi:10.1111/gcb.13013 Sánchez, N., Alonso-Arroyo, A., Martínez-Fernández, J., Piles, M., González-Zamora, Á., Camps, A., & Vall-Llosera, M. (2015). On the synergy of airborne GNSS-R and Landsat 8 for soil moisture estimation. Remote Sensing, 7(8), 9954–9974. doi:10.3390/rs70809954 Scott, C. A., Bastiaanssen, W. G. M., & Ahmad, M.-D. (2003). Mapping root zone soil moisture using remotely sensed optical imagery. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 129(5), 326–335. doi:10.1061/(ASCE)0733-9437(2003)129:5(326) Shrivastava, P., & Kumar, R. (2015). Soil salinity: A serious environmental issue and plant growth promoting bacteria as one of the tools for its alleviation. Saudi Journal of Biological Sciences, 22(2), 123–131. doi:10.1016/j.sjbs.2014.12.001 Singh, A. (2022). Soil salinity: A global threat to sustainable development. Soil Use and Management, 38(1), 39–67. doi:10.1111/sum.12772 Taghadosi, M. M., Hasanlou, M., & Eftekhari, K. (2019). Soil salinity mapping using dual-polarized SAR Sentinel-1 imagery. International Journal of Remote Sensing, 40(1), 237–252. doi:10.1080/01431161.2018.1512767 Van de Griend, A. A., & Engman, E. T. (1985). Partial area hydrology and remote sensing. Journal of Hydrology, 81(3–4), 211–251. Vereecken, H., Huisman, J. A., Pachepsky, Y., Montzka, C., Van Der Kruk, J., Bogena, H., Weihermüller, L., Herbst, M., Martinez, G., & Vanderborght, J. (2014). On the spatio-temporal dynamics of soil moisture at the field scale. Journal of Hydrology, 516, 76–96. doi:10.1016/j.jhydrol.2013.11.061 Wang, L., & Qu, J. J. (2009). Satellite remote sensing applications for surface soil moisture monitoring: A review. Frontiers of Earth Science in China, 3, 237–247. doi:10.1007/s11707-009-0023-7 Wang, Q., Li, J., Jin, T., Chang, X., Zhu, Y., Li, Y., Sun, J., & Li, D. (2020). Comparative analysis of Landsat-8, Sentinel-2, and GF-1 data for retrieving soil moisture over wheat farmlands. Remote Sensing, 12(17), 2708. doi:10.3390/rs12172708 Zaman, M., Shahid, S. A., & Heng, L. (2018). Guideline for salinity assessment, mitigation and adaptation using nuclear and related techniques. Springer Nature. doi:10.1007/978-3-319-96190-3 Zareie, A., Amin, M. S. R., & Amador-Jiménez, L. E. (2016). Thornthwaite moisture index modeling to estimate the implication of climate change on pavement deterioration. Journal of Transportation Engineering, 142(4), 4016007. doi: 10.5194/isprs-archives-XLI-B7-3-2016 Zhang, D., Tang, R., Zhao, W., Tang, B., Wu, H., Shao, K., & Li, Z.-L. (2014). Surface soil water content estimation from thermal remote sensing based on the temporal variation of land surface temperature. Remote Sensing, 6(4), 3170–3187. doi:10.3390/rs6043170 Zhao, W., Li, A., & Zhao, T. (2017). Potential of estimating surface soil moisture with the triangle-based empirical relationship model. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 55(11), 6494–6504. doi:10.1109/TGRS.2017.2728815
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 485 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 67 |