
تعداد نشریات | 30 |
تعداد شمارهها | 415 |
تعداد مقالات | 3,656 |
تعداد مشاهده مقاله | 5,775,148 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,953,865 |
مقایسه عملکرد سامانههای Google Earth Engine و SNAP در تخمین پارامترهای کیفی آب دریاچه سد میناب با استفاده از تصاویر ماهوارهای چندتفکیکمکانی | ||
مدل سازی و مدیریت آب و خاک | ||
مقاله 7، دوره 5، شماره 3، مهر 1404، صفحه 104-122 اصل مقاله (1.35 M) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22098/mmws.2025.16743.1557 | ||
نویسندگان | ||
فاطمه گروئی1؛ امالبنین بذرافشان* 2 | ||
1دانشآموخته کارشناسی ارشد علوم و مهندسی آبخیزداری، گروه مهندسی منابع طبیعی، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه هرمزگان، بندرعباس، ایران | ||
2استاد، گروه مهندسی منابع طبیعی، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه هرمزگان، بندرعباس، ایران | ||
چکیده | ||
این پژوهش به مقایسه کارایی سامانه (GEE)Google Earth Engine و Sentinel Application Platform (SNAP) در بررسی تغییرات زمانی کیفیت آب دریاچه سد میناب و ارتباط آن با متغیرهای مختلف محیطی شامل دمای آب (SST)، رسوبات معلق (SSC) و غلظت کلروفیل_a پرداخته است. دادههای این پژوهش طی دوره زمانی 2016 تا 2023 جمعآوری و تحلیل شدهاند. نتایج نشان داد که کیفیت آب دریاچه سد میناب طی دوره مورد بررسی روندی کاهشی داشته است. بهطور خاص، غلظت کلروفیل_a در فصلهای بهار و تابستان به دلیل افزایش SST افزایش یافته، در حالی که در پاییز و زمستان به دلیل کاهش دما و نور خورشید، کاهش یافته است. همچنین، تاثیر رسوبات معلق SSC بر کاهش کیفیت آب به ویژه در ماههای سردتر مشهود بوده است. مقایسه نتایج نشان داد، SNAP در تصحیح اتمسفری و استخراج جزئیات مکانی (با دقت ۱۵-۲۰% بالاتر) از GEE عملکرد برتری دارد، در مقابل GEE در پردازش دادههای بلندمدت و کلان (کاهش ۴۰% زمان پردازش) نسبت به SNAP کارآمدتر بود. SNAP تغییرات فصلی کلروفیل_a را با خطای31/4 شناسایی کرد، درحالی که این مقدار برای GEE برابر با 44/4 براورد نمود. لذا SNAP برای مطالعات دقیق و محلی (با قابلیت تنظیم پارامترهای الگوریتمی) مناسبتر است در حالیکه GEE به دلیل دسترسی به دادههای ابری و ابزارهای یادگیری ماشین، برای تحلیلهای گسترده و سریع گزینه بهینهای است. این تحقیق نشان داد که عوامل محیطی متعدد مانند دما، نور، مواد مغذی، و جریانات آبی تأثیرات پیچیدهای بر تولید فیتوپلانکتونها و در نتیجه غلظت کلروفیل_a دارند و تنها نمیتوان به یک عامل خاص برای توضیح تغییرات غلظت کلروفیل_a تکیه کرد. در نهایت، یافتهها نشاندهنده اهمیت کاربرد و تلفیق قابلیتهای این دو سامانه (GEE مقیاسپذیری و SNAP صحت) برای پایش و مدیریت منابع آب است. | ||
کلیدواژهها | ||
پایش زمانی؛ پردازش تصاویر ماهوارهای؛ کلروفیل_a؛ عوامل محیطی | ||
مراجع | ||
منابع اکاتی، نرجس، عینالهی، فاطمه، و غفاری، مصطفی (1391). بررسی تغییرات فصلی میزان کلروفیل-a در آب مخازن چاه نیمههای سیستان. علوم و تکنولوژی محیط زیست، 21 (1)، 45-55. doi: 10.22034/JEST.2018.13749 ایمانی، سمیه، عبدلآبادی، حمید، و زارعرشکوئیه، مریم (1401). ارزیابی راهکارهای مدیریتی کنترل بار مواد مغذی در مقیاس حوضهای؛ حوضة آبریز سد استقلال میناب. محیط شناسی، 48 (1)، 55-78. doi: 10.22059/jes.2022.335803.1008263 مشیدی، ضحی، و جهانگیر، محمدحسین (1400). ارزیابی کیفی منابع آب سطحی با استفاده از تصاویر ماهوارهای در مخزن سیمره. اکوهیدرولوژی، 8 (4)، 925-939. doi: 10.22059/ije.2021.328294.1530
References Adjovu, G. E., Stephen, H., James, D., & Ahmad, S. (2023). Overview of the application of remote sensing in effective monitoring of waterquality parameters. Remote Sensing, 15(7), 1-35. doi: 10.3390/rs15071938. Ha, N. T. T., Thao, N.T.P., Koike, K., & Nhuan, M. T. (2017). Selecting the best band ratio to estimate chlorophyll-a concentration in a tropical freshwater lake using sentinel 2A images from a case study of Lake Ba Be (Northern Vietnam). ISPRS International Journal of Geo-Information, 6(9), 290. doi: 10.3390/ijgi6090290. Haberman, J., & Sayer, C.D. (2008). Seasonal Variation in Chlorophyll-a Concentrations in Lakes: A Review of Potential Mechanisms." Hydrobiologia, 603(1), 63-77. doi: 10.10854/21546.2008.203145 Hegyi, A., & Agapiou, A. (2023). Rapid Assessment of 2022 Floods around the UNESCO Site of Mohenjo-Daro in Pakistan by Using Sentinel and Planet Labs Missions.doi:10.3390/su15032084 Hernández-Cruz, B., Vasquez-Ortiz, M., Canet, C., & Prado-Molina, J. (2019). Algorithm to calculate suspended sediment concentration using Landsat 8 imagery. Applied Ecology & Environmental Research, 17(3), 18-29. doi: 10.2166/hydro.2023.137 Imani, S., Abdolabadi, H., & Zareh Rashquoieh, M. (2022). Assessment of Basin-Scaled Nutrient Load Management Strategies; Minab Dam Watershed. Journal of Environmental Studies, 48(1), 55-78. doi: 10.22059/jes.2022.335803.1008263 [In Persian] Jang, W., Kim, J., Kim, J.H., Shin, J.K., Chon, K., Kang, E.T., Park, Y., & Kim, S. (2024). Evaluation of Sentinel-2 Based Chlorophyll-a Estimation in a Small-Scale Reservoir: Assessing Accuracy and Availability. Remote Sensing, 16(2), 315. doi: 10.3390/rs16020315 Johansen, R.A., Reif, M.K., Saltus, C.L., & Pokrzywinski, K.L. (2024). A Broadscale Assessment of Sentinel-2 Imagery and the Google Earth Engine for the Nationwide Mapping of Chlorophyll a. Sustainability, 16(5), 2090. doi: 10.3390/su16052090 Karimi, B., Hashemi, S.H., & Aghighi, H. (2024). Application of Landsat-8 and Sentinel-2 for retrieval of chlorophyll-a in a shallow freshwater lake. Advances in Space Research, 74(1), 117-129. doi: 10.1016/j.asr.2024.03.056 Kong, X., Li, Y., Wang, L., & Liu, H. (2024). Lake Surface Temperature Retrieval Study Based on Landsat 8 Satellite Imagery—A Case Study of Poyang Lake. Atmosphere, 15(4), 428. doi:10.3390/atmos15040428 Korver, M.C., Lehner, B., Cardille, J.A., & Carrea, L. (2024). Surface water temperature observations and ice phenology estimations for 1.4 million lakes globally. Remote Sensing of Environment, 308, 114-124. doi: 10.1016/j.rse.2024.114164 Kowe, P., Ncube, E., Magidi, J., Ndambuki, J.M., Rwasoka, D.T., Gumindoga, W., Maviza, A., De jesus Paulo Mavaringana, M., & Kakanda, E.T. (2023). Spatial-temporal variability analysis of water quality using remote sensing data: A case study of Lake Manyame. Scientific African, 21, e01877. doi: 10.1016/j.sciaf.2023.e01877 Li, H., Li, X., Song, D., Nie, J., & Liang, S. (2024a). Prediction on daily spatial distribution of chlorophyll-a in coastal seas using a synthetic method of remote sensing, machine learning and numerical modeling. Science of The Total Environment, 910, 168642. doi: 10.1016/j.scitotenv.2023.168642 Li, H., Somogyi, B., & Tóth, V. (2024b). Exploring spatiotemporal features of surface water temperature for Lake Balaton in the 21st century based on Google Earth Engine. Journal of Hydrology, 640, 131-146. doi: 10.1016/j.jhydrol.2024.131672 Li, Y., Chen, J., Ma, Q., Zhang, H. K., & Liu, J. (2018). Evaluation of Sentinel-2A surface reflectance derived using Sen2Cor in North America. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 11(6), 1997-2021. doi: 10.1109/JSTARS.2018.2835823 Li, Y., Zhou, Z., Kong, J., Wen, C., Li, S., Zhang, Y., Xie, J., & Wang, C. (2022). Monitoring Chlorophyll-a concentration in karst plateau lakes using Sentinel 2 imagery from a case study of pingzhai reservoir in Guizhou, China. European Journal of Remote Sensing, 55(1), 1-19. doi: 10.1080/22797254.2022.2079565 Lioumbas, J., Christodoulou, A., Katsiapi, M., Xanthopoulou, N., Stournara, P., Spahos, T., Seretoudi, G., Mentes, A., & Theodoridou, N. (2023). Satellite remote sensing to improve source water quality monitoring: A water utility's perspective. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 32, 101042. doi: 10.1016/j.rsase.2023.101042 Liu, J., Qiu, Z., Feng, J., Wong, K.P., Tsou, J.Y., Wang, Y., & Zhang, Y. (2023). Monitoring Total Suspended Solids and Chlorophyll-a Concentrations in Turbid Waters: A Case Study of the Pearl River Estuary and Coast Using Machine Learning. Remote Sensing, 15(23), 5559. doi: 10.3390/rs15235559 Meimandi, J.B., Bazrafshan, O., Esmaeilpour, Y., Zamani, H., & Shekari, M. (2024). Risk assessment of meteo-groundwater drought using copula approach in the arid region. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 38(4), 1523-1540. doi: 10.1007/s00477-023-02641-8 Moshayedi, Z., & Jahangir, M.H. (2021). Qualitative evaluation of surface water resources using satellite images in Seymareh dam reservoir. Journal of Ecohydrology, 8(4), 925-939. doi: 10.22059/ije.2021.328294.1530 [In Persian] Nazeer, M., Ilori, C.O., Bilal, M., Nichol, J.E., Wu, W., Qiu, Z., & Gayene, B.K. (2021). Evaluation of atmospheric correction methods for low to high resolutions satellite remote sensing data. Atmospheric Research, 249, 105308. doi: 10.1016/j.atmosres.2020.105308 Nezlin, N.P. (2008). Seasonal and interannual variability of remotely sensed chlorophyll. Environmental Chemistry, 5, 333–349. doi: 10.1007/698_5_063 Obata, K., & Yoshioka, H. (2024). Unmixing-based radiometric and spectral harmonization for consistency of multi-sensor reflectance time-series data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 212, 396-411. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2024.05.016 Okati, N., Eynollahi, F., & Ghafari, M. (2019). Study of Seasonal Changes in Chlorophyll a Concentration in the Water of Chahnimeh Reservoirs in Sistan. Journal of environmental Science and Technology, 21(1), 45-55. doi: 10.1014/jest.2019.1874 [In Persian] Ondrusek, M., Stengel, E., Kinkade, C. S., Vogel, R. L., Keegstra, P., Hunter, C., & Kim, C. (2012). The development of a new optical total suspended matter algorithm for the Chesapeake Bay. Remote Sensing of Environment, 119, 243-254.doi:10.1016/j.rse.2011.12.018 Parra, L., Ahmad, A., Sendra, S., Lloret, J., & Lorenz, P. (2024). Combination of Machine Learning and RGB Sensors to Quantify and Classify Water Turbidity. Chemosensors, 12(3), 34. doi:3390/chemosensors12030034 Petus, C., Chust, G., Gohin, F., Doxaran, D., Froidefond, J.M., & Sagarminaga, Y. (2010). Estimating turbidity and total suspended matter in the Adour River plume (South Bay of Biscay) using MODIS 250-m imagery. Continental Shelf Research, 30, 379–392. doi:10.1016/j.csr.2009.12.007 Qiao, S., Yang, Y., Xu, B., Yang, Y., Zhu, M., Li, F., & Yu, H. (2024). How the Water-Sediment Regulation Scheme in the Yellow River affected the estuary ecosystem in the last 10 years?. Science of the Total Environment, 927, 172-185. doi:10.1016/j.scitotenv.2024.172002 Reynolds, C.S. (2006). The Ecology of Phytoplankton. Cambridge University Press. doi: 10.1017/CBO9780511542145 Salls, W.B., Schaeffer, B.A., Pahlevan, N., Coffer, M.M., Seegers, B.N., Werdell, P.J., Ferriby, H., Stumpf, R.P., Binding, C.E., & Keith, D.J. (2024). Expanding the Application of Sentinel-2 Chlorophyll Monitoring across United States Lakes. Remote Sensing, 16(11), 1977. doi:10.3390/rs16111977 Seenipandi, K., Ramachandran, K.K., Ghadei, P., & Shekhar, S. (2021). Seasonal variability of sea surface temperature in Southern Indian coastal water using Landsat 8 OLI/TIRS images. In Remote Sensing of Ocean and Coastal Environments (pp. 277-295). Elsevier. doi:10.1016/B978-0-12-819604-5.00016-0 Sherjah, P., Saji Kumar, N., & Nowshaja, P. (2023). Quality monitoring of inland water bodies using Google Earth Enging. Journal of Hydroinformatics, 25(2), 432-450.doi:10.2166/hydro.2023.137 Shi, X., Gu, L., Li, X., Jiang, T., & Gao, T., (2024). Automated spectral transfer learning strategy for semi-supervised regression on Chlorophyll-a retrievals with Sentinel-2 imagery. International Journal of Digital Earth, 17(1), 23-38. doi:10.1080/17538947.2024.2313856 Singh, R., Saritha, V., & Pande, C.B. (2024). Monitoring of wetland turbidity using multi-temporal Landsat-8 and Landsat-9 satellite imagery in the Bisalpur wetland, Rajasthan, India. Environmental Research, 241, 117638. doi:10.1016/j.envres.2023.117638 Sola, I., García-Martín, A., Sandonís-Pozo, L., Álvarez-Mozos, J., Pérez-Cabello, F., González-Audícana, M., & Llovería, R.M. (2018). Assessment of atmospheric correction methods for Sentinel-2 images in Mediterranean landscapes. International journal of applied earth observation and geoinformation, 73, 63-76. Sommer, U., & Lengfellner, K. (2008). Climate Change and the Timing of Phytoplankton Blooming in Lakes: Effects of Temperature and Light. Aquatic Sciences, 70(2), 195-206 doi:10.1111/j.1365-2486.2008.01571.x Wang, J., & Chen, X. (2024). A new approach to quantify chlorophyll-a over inland water targets based on multi-source remote sensing data. Science of The Total Environment, 906, 167631. doi:10.1016/j.scitotenv.2023.167631 Wang, L., Xu, M., Liu, Y., Liu, H., Beck, R., Reif, M., Emery, M., Young, J., & Wu, Q. (2020). Mapping freshwater chlorophyll-a concentrations at a regional scale integrating multi-sensor satellite observations with Google earth engine. Remote Sensing, 12(20), 32- 48. doi:10.3390/rs12203278 Wang, N., Luo, C., Wu, X., Chen, L., Ge, X., Huang, C., & Zhu, S. (2024). Effects of water temperature on growth of invasive Myriophyllum aquaticum species. Aquatic Invasions, 19(2), 153-167. doi:10.3391/ai.2024.19.2.124920 Wetzel, R.G., & Likens, G.E. (2000). Limnological Analysis. Springer. doi:10.1007/978-1-4757-3250-4 Zhao, D., Huang, J., Li, Z., Yu, G., & Shen, H. (2024). Dynamic monitoring and analysis of chlorophyll-a concentrations in global lakes using Sentinel-2 images in Google Earth Engine. Science of The Total Environment, 912, 169152. doi:10.1016/j.scitotenv.2023.169152.
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 117 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 42 |