ESTIMATING SALINITY USING REMOTE SENSING DATA
gad, M., A, M., Mohamed, M. (2022). ESTIMATING SALINITY USING REMOTE SENSING DATA. EKB Journal Management System, 17(65), 1143-1156. doi: 10.21608/auej.2022.265630
mahmoud mohamed gad; Mostafa H. A; Mervat Refaat Mohamed. "ESTIMATING SALINITY USING REMOTE SENSING DATA". EKB Journal Management System, 17, 65, 2022, 1143-1156. doi: 10.21608/auej.2022.265630
gad, M., A, M., Mohamed, M. (2022). 'ESTIMATING SALINITY USING REMOTE SENSING DATA', EKB Journal Management System, 17(65), pp. 1143-1156. doi: 10.21608/auej.2022.265630
gad, M., A, M., Mohamed, M. ESTIMATING SALINITY USING REMOTE SENSING DATA. EKB Journal Management System, 2022; 17(65): 1143-1156. doi: 10.21608/auej.2022.265630

ESTIMATING SALINITY USING REMOTE SENSING DATA

Journal of Al-Azhar University Engineering Sector
Article 2, Volume 17, Issue 65, October 2022, Page 1143-1156  XML PDF (1.12 MB)
Document Type: Original Article
DOI: 10.21608/auej.2022.265630
View on SCiNiTO View on SCiNiTO
Authors
mahmoud mohamed gad1; Mostafa H. A2; Mervat Refaat Mohamed3
1Civil Engineering Department, Canadian International College, Cairo, Egypt
2Civil Engineering Department, Faculty of Engineering, Al-Azhar University, Cairo, Egypt
3Surveying Engineering Department, Shoubra Faculty of Engineering, Benha University, Cairo, Egypt
Abstract
Remote sensing data has proved to be an effective methodof estimating soil salinity in land cover. Remote sensing data is used in soil salinity studies as it isquickand useful for making soil changes predictions. Soil salinity causes many problems for agriculture as it has bad effects on water absorption of the plants, which results in yield reduction. This study was conducted in El-Sheikh Zayed city in Giza governorate in Egypt, to understand the correlation between field truth data of soil salinity in terms of TDS (Total Dissolved Salts) and soil salinization indices.In this study, a Landsat-7 image taken in October 2009 was used after radiometric and atmospheric corrections.SLR (Simple Linear Regression) was applied between truth data and salinization indices. The best representative index for the study area was SI6,which achieved a correlation 0.78 and the minimum value of RMSE (Root Mean Square Error).This approach enablesprecise monitoring of the spatial distribution of soil salinity, especially in the reclaimed areas, by the combination of remotely sensed data, GIS, and field truth data.
 
بيانات الإستشعار عن بعد قد أثبتت فعالية كبيرة  كمصدر لحساب الملوحة  التى تحدث فى الغطاء الأرضى. بيانات الإستشعار عن بعد تستخدم فى دراسات ملوحة التربة حيث أنها تتميز بالسرعة ومفيدة فى عمل تنبؤات التغيرات التى تحدث قى ملوحة التربة. ملوحة التربة تسبب العديد من المشاكل للأرض الزراعية حيث تؤثر على قدرة إمتصاص النبات للمياه والذى بدوره سيؤدى إلى نقص إنتاجية المحصول من الأرض الزراعية.تم عمل هذه الدراسة فى منطقة الشيخ الزايد فى محافظة الجيزة بجمهورية مصر العربية, للوصول لمدى الإرتباط بين القياسات الحقلية للملوحة معبرا عنها بالأملاح الذائبة الكلية ومعادلات الملوحة الخاصة بالتربة. فى هذا البحث تم إستخدام صورة القمر الصناعىالأمريكى(لاندسات-7)التى تم إلتقاطهافى أكتوبر 2009 بعد عمل التصحيحات الإشعاعية والمناخية. بإستخدام تحليل الإنحدار على كلا من القياسات الحقلية ومعادلات الملوحة تم الوصول إلى أن (معامل الملوحة رقم6) حقق أعلى  قيمة إرتباط تساوى 0.78 وأقل قيمة جذر متوسط المربعات. هذا الإستنتاج يمكننا من مراقبة ملوحة التربة خاصة فى المناطق المستهدفة للإستصلاحبإستخدام بيانات الأقمار الصناعية ونظم المعلومات الجغرافية  والقياسات الحقلية للملوحة.                                
Keywords
Soil salinity; TDS; salinization indices; GIS; and remote sensing. ملوحة التربة; المجوع الكلى للأملاح المذابة; معاملات الملوحة; نظم المعلومات الجغرافية; الإستشعار عن بعد
Statistics
Article View: 484
PDF Download: 363