کفاءة المؤشرات النباتيَّة في تقدير المحاصيل الزراعية من مرئيات القمر الصناعي سبوت-5 في منطقة الهَدَا | ||||
المجلة المصرية للتغير البيئي | ||||
Article 11, Volume 7, Issue 1 - Serial Number 15, March 2015, Page 35-55 PDF (6.98 MB) | ||||
Document Type: المقالة الأصلية | ||||
DOI: 10.21608/egjec.2015.94990 | ||||
View on SCiNiTO | ||||
Abstract | ||||
تعد بيانات الأقمار الصناعية وسيلة فعالة؛ لتمييز خصائص المحاصيل الزراعية, والتغيرات التي تمر بها. وقد استخدمت المؤشرات النباتيَّة الطيفية Spectral vegetation indices (VIs) على نطاق واسع لأکثر من ثلاثة عقود في إجراء تقييم کمي للخصائص البيوفيزيائية Biophysical للنبات من بيانات الأقمار الصناعية إلا أن تفاوت مظهر اللاندسکيب الطبيعي قد کشف عن کثير من مشکلات تطبيق المؤشرات النباتيَّة في تلک البيئات, ونتيجة لوقوع منطقة الهَدَا في منطقة جافة وشبة جافة, الأمر الذي جعل منها عرضة لمشکلة انخفاض حساسية بعض المؤشرات النباتيَّة للمحاصيل الزراعية مع ارتفاع حساسيتها للتربة. وغالباً ما تؤدي تلک المشکلة إلى صعوبة الفصل بين التربة والمحاصيل الزراعية, مما يعيق تحديد مقدار التغطية، والکثافة النباتيَّة للمحاصيل. لذلک هدفت الدراسة إلى التعرف على کفاءة المؤشرات النباتيَّة في تقدير تغطية وکثافة المحاصيل الزراعية في منطقة الهَدَا, والکشف عن قدرة المؤشرات النباتيَّة في التغلب على تأثيرات التربة والتشبع التي تقلل من کفاءة المؤشرات النباتيَّة في الفصل بين التربة والمحاصيل الزراعية, وإيجاد المؤشرات النباتيَّة الملائمة لتقدير المحاصيل الزراعية في منطقة الهَدَا, مع تحديد أفضل وأسوأ المؤشرات النباتيَّة لتمييز المحاصيل الزراعية، وفصل انعکاسها عن انعکاس التربة. وقد اعتمدت الدراسة؛ لتحقيق ذلک على بيانات القمر الصناعي SPOT-5, و خضعت البيانات للمعالجة في برامج ERDAS IMAGINE9.1, Idrisi Taiga16.0, ArcGIS9.2, باستخدام وظائفRegress, Spatial modeler, Operator, Classification, Overlay, Accuracy assessment, Spatial analyst. وقد توصلت الدراسة إلى انخفاض کفاءة مؤشرات NDVI, IPVI, OSAVI, TSAVI2, WDRVI في الفترة الجافة, ومؤشرات EVI2, GEMI, TSAVI2 في الفترة الرطبة, في تقدير تغطية النبات في منطقة الدراسة, وعدم قدرتها على فصل انعکاس التربة عن انعکاس المحاصيل فيها. کما اتضح عند تمييز فئات کثافة المحاصيل الزراعية تفاوت کفاءة المؤشرات النباتيَّة في الفصل بينها. کما وجد أن مؤشري MSAVI1, WDVI في الفترة الجافة, ومؤشرات MSAVI1, OSAVI, WDVI في الفترة الرطبة, أفضل المؤشرات النباتيَّة الملائمة لمنطقة الدراسة, في حين کان مؤشر MGNDVI أسوأ المؤشرات النباتيَّة. | ||||
References | ||||
البلادی, عاتق غیث (1400هـ), معجم معالم الحجاز, الجزئیین الخامس والتاسع, دار مکة, مکة المکرمة. وزارة الزراعة, (1428هـ), مشروع حصر الغابات فی المنطقة الجنوبیة الغربیة من المملکة العربیة السُّعُودِیَّة, حصر الغابات الطبیعیة فی المنطقة الأولى, المجلد الثانی, مدینة الملک عبدالعزیز للعلوم والتقنیة, الریاض. هیئة المساحة الجیولوجیة السُّعُودِیَّة, (1430هـ), خارطة المملکة العربیة السُّعُودِیَّة الإداریة, هیئة المساحة الجیولوجیة السُّعُودِیَّة, المملکة العربیة السُّعُودِیَّة, جدة. وزارة الزراعة, (1428هـ), مشروع حصر الغابات فی المنطقة الجنوبیة الغربیة من المملکة العربیة السُّعُودِیَّة, حصر الغابات الطبیعیة فی المنطقة الأولى, المجلد الثانی, مدینة الملک عبدالعزیز للعلوم والتقنیة, الریاض.
Aparicio, N.; Villegas, D.; Casadesus, J.; Araus, J.L. and Royo, C., (2000), Spectral vegetation indices as nondestructive tools for determining durum wheat yield, Agronomy Journal, 92, pp.83-91.
Bannari, A. and Asalhi, H., (2004), Sensitivity Analysis of Spectral Indices to Ozone Absorption Using Physical Simulations in a Forest Environment: Comparative Study between MODIS, SPOT VÉGÉTATION & AVHRR, <http://www.cartesia.org/geodoc/isprs2004/comm7/papers/157.pdf>
Bannari, A.; Morin, D. ; Bonn, F. and Huete, A. R. (1995), A review of vegetation indices, Remote Sensing Reviews, 13, pp.95 -120.
Baret, F. and Guyot, G., (1991), Potentials and limits of vegetation indices for LAI and APAR assessment, Remote Sensing of Environment, 35, pp.161-173.
Chopping, M.; Su, L.; Rango, A.; Martonchik, J.; Peters, D. and Laliberte, A., (2008), Remote sensing of woody shrub cover in desert grasslands using MISR with a geometric-optical canopy reflectance model, Remote Sensing of Environment, 112 , pp. 19–34.
Clevers, J. G., (1989), The application of a weighted infrared-red vegetation index for estimating leaf area index by correcting soil moisture, Remote Sensing of Environment, 29, pp.25-37.
Colditz, R. R.; Conrad, C.; Wehrmann, T.; Schmidt, M. and Dech, S., (2007), Analysis of the quality of collection 4 and 5 vegetation index time series from MODIS, <http://www.isprs.org/proceedings/XXXVI/2-C43/www.itc.nl/issdq2007/proceedings/Session%204%20Geo%20Information%20Theory/paper%20colditz.pdf>
Crippen, R. E., (1990), Calculating the vegetation index faster, Remote Sensing of Environment, 34 (1), pp. 71−73.
Elvidge, C. and Lyon, R. J., (1985), Influence of rock-soil spectral variation on the assessment of green biomass, Remote Sensing of Environment,17, pp.265-279.
Gilabert, M.A.; Gonza´lez-Piqueras, J.; Garcı´a-Haro, F.J. and Meli, J., (2002), A generalized soil-adjusted vegetation index, Remote Sensing of Environment, 82, pp.303-310.
Gitelson, A.; Kaufman, Y. and Merzlyak, M., (1996), Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS, Remote Sensing of Environment, 58, pp.289-298.
Gitelson, A.A; (2004), Wide dynamic range vegetation index for remote quantification of biophysical characteristics of vegetation, Journal of Plant Physiology 161, pp.165-173.
Gumz, M. and Weller, S., C.(2005), Using Spectral Vegetation Indices to Differentiate Weeds and Mint in Remote Sensing Images, Site Specific Management Center Newsletter, Purdue University, April, 2005.
Haboudane, D.; Miller, J.R.; Tremblay, N.; Zarco-Tejada, P.J. and Dextraze, L., (2002), Integrated narrow-band vegetation indices for prediction of crop chlorophyll content for application to precision agriculture, Remote Sensing of Environment, 81, pp.416-426.
Haboudane, D ; Miller, J.R.; Pattey, E.; Zarco-Tejada, P.J. and Strachan I.B., (2004), Hyperspectral vegetation indices and novel algorithms for predicting green LAI of crop canopies: Modeling and validation in the context of precision agriculture, Remote Sensing of Environment, 90, pp.337-352.
Houlès. V. ; El Hajj M. and Bégué A., (2006), Radiometric normalization of a spot 4 and spot 5 time series of images (islereunion) for agriculture applications, ISPRS Commission Technique I. Symposium, Marne-la-Vallée, FRANCE (03/07/2006), no 181 (57 p.), pp. 31-37.
Huete, A.; Justice, C.;and Leeuwen, W. V., (1999), MODIS vegetation index (MOD 13): algorithm theoretical basis document (ATBD), Version 3. <http://modis.gsfc.nasa.gov/data/atbd/atbd_mod13 .pdf>
Jackson, R.D. and Huete, A.R., (1991), Interpreting vegetation indices, Preventive Veterinary Medicine, 11, pp.185-200. Elsevier Science Publishers B. Y., Amsterdam.
Ji, L. and Peters, A J., (2007), Performance evaluation of spectral vegetation indices using a statistical sensitivity function, Remote Sensing of Environment, 106, pp.59-65.
Jiang, Zhanangyan; Huete, Alfredo R.; Kamel, Didan and Tomoaki, Miura , (2008), Development of a two-band enhanced vegetation index without a blue band, Remote Sensing of Environment, 112 (10), pp.3833-3845.
Karnieli, A.; Gabai, A.; Ichoku, C.; Zaady, E. and Shachak, M., (2002), Temporal dynamics of soil and vegetation spectral responses in a semi-arid environment, International Journal of Remote Sensing, 23 (19), pp.4073–4087.
Kogan, F.; Gitelson, A.; Zakarin, E.; Spivak, L. and Lebed, L., (2003), AVHRR-based spectral vegetation index for quantitative assessment of vegetation state and productivity: calibration and validation, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 69, 8, pp. 899-906.
Pinty, B. and Verstraete, M. M., (1992), GEMI: a non-linear index to monitor global vegetation from satellites, Vegetatio, 101, pp. 15-20.
Qi, J.; Chehbouni, A.; Huete, A. R.; Kerr, Y. H. and Sorooshian, S., (1994), A modified soil adjusted vegetation index, Remote Sensing of Environment, 48, pp.119-126.
Ramachandra, T. V., (2007), Comparative assessment of techniques for bioresource monitoring using gis and remote sensing, The Icfai Journal of Environmental Sciences, 1(2), pp.7-47.
Rondeaux, G.; Steven, M. and Baret, F., (1996), Optimization of Soil-Adjusted Vegetation Indices, Remote Sensing of Environment, 55, pp.95-107.
Rouse, J. W. Jr., Haas, R., H., Schell, J. A., and Deering, D.W., (1973), Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS, Third ERTS Symposium, NASA SP-351 I, pp.309-317.
Teillet, P. M.; Staenx, K. and Williams, D. J., (1997), Effects of spectral, spatial, and radiometric characteristics on remote sensing vegetation indices of forested regions, Remote Sensing of Environment, 61, pp.139-149.
Vermote, E.; Tanre, D.; Deuze, J.; Herman, M. and Morcrette, J., (1977), Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum, 6s: An Overview, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 35, 3, pp.675-686.
Verrelst, J.; Koetzb, B.; Kneubühlerb, M. and Schaepmana, M., (2006), Directional sensitivity analysis of vegetation indices from multiangular CHRIS/PROBA data, ISPRS Commission VII Mid-term Symposium "Remote Sensing: From Pixels to Processes", 8-11 May 2006, Enschede, the Netherlands.
Vincini, M.; Frazzi, E. and D’Alessio, P., (2007), Narrow-band vegetation indexes from hyperion and directional chris/proba data for canopy chlorophyll density estimation in maize, Proc. ‘Envisat Symposium 2007’, Montreux, Switzerland.
Wardlow, B.D., Egbert, S.L. and Kastens, J.H., (2007), Analysis of time-series MODIS 250 m vegetation index data for crop classification in the U.S. Central Great Plains, Remote Sensing of Environment, 108, pp.290–310.
Wu, J.; Wang, D. and Bauer, M. E., (2007), Assessing broadband vegetation indices and QuickBird data in estimating leaf area index of corn and potato canopies, Field Crops Research, 102, pp. 33-42.
Yang, Z., Willis, P. and Mueller, R., (2008), Impact of band-ratio enhanced a WIFS image to crop classification accuracy, Future of Land Imaging Conference, 18 –20 November.2008, Denver, Colorado.
Zhao, D.; Huang, L.; Li, J. and Qi, J., (2007), A comparative analysis of broadband and narrowband derived vegetation indices in predicting LAI and CCD of a cotton canopy, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 62, pp.25–33 | ||||
Statistics Article View: 141 PDF Download: 1,724 |
||||