[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
بایگانی مقالات زیر چاپ::
آمار نشریه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
آمار سایت
مقالات منتشر شده: 308
نرخ پذیرش: 62.8
نرخ رد: 37.2
میانگین داوری: 209 روز
میانگین انتشار: 344 روز
..
:: دوره 2، شماره 4 - ( 12-1393 ) ::
جلد 2 شماره 4 صفحات 119-99 برگشت به فهرست نسخه ها
مدل‌سازی سطح آب زیرزمینی کم عمق با استفاده از تصاویر ابرطیفی هایپریون
سعید حمزه* ، عبدالعلی ناصری ، سید کاظم علوی پناه ، برات مجردی
دانشگاه تهران
چکیده:   (5877 مشاهده)

شوری خاک و سفره­ های آب زیر زمینی کم­ عمق، دو عامل اصلی کاهش عملکرد محصول در مناطق مختلف ایران، بویژه در استان خوزستان و مزارع نیشکر می­ باشند. بنابراین تحقیق حاضر جهت دست­یابی به بهترین مدل­های تخمین عمق سطح ایستابی با استفاده از تصاویر ابرطیفی هایپریون در اراضی تحت کشت نیشکر صورت پذیرفت. بدین منظور، مقادیر عمق سطح ایستابی در132 چاهک مشاهده­ای واقع در زمین­های شرکت کشت و صنعت حکیم فارابی، هفته ای دوبار از اواسط اردیبهشت تا اواسط مهر سال 1389 ثبت گردید. همچنین از سایر اطلاعات جمع‌آوری شده در محدوده کشت و صنعت حکیم فارابی از قبیل سن و واریته گیاه نیشکر، تاریخ کاشت و برداشت، مدیریت­های داشت از قبیل میزان و زمان‌های کود­دهی و آبیاری و زهکشی استفاده گردید. هم زمان با جمع‌آوری اطلاعات زمینی، تصویر ماهواره­ای مربوط به سنجنده ابرطیفی هایپریون در تاریخ 12 شهریور 1389 اخد گردید. پس از انجام پیش پردازش‌های ضروری بر روی تصویر، اقدام به تهیه مدل­های مناسب پیش بینی میزان عمق آب زیرزمینی گردید. بدین منظور توانایی 21 شاخص گیاهی مختلف موجود در منابع که مربوط به نواحی مختلف طیفی گیاه بودند، مورد بررسی قرار گرفت. در کنار این شاخص‌ها، سه شاخص گیاهی جدید (SWSI-1، SWSI-2  و SWSI-3 ) نیز توسعه داده شد. نتایج بدست آمده نشان می‌دهد که تغییر میزان عمق آب زیرزمینی تاثیر به­سزایی بر روی بازتابندگی­های طیفی گیاه نیشکر دارند. در میان شاخص­های گیاهی، شاخص­هایی که در ارتباط با باندهای جذب آب و یا ترکیب باندهای جذب آب و کلروفیل می­باشند دارای بیشترین همبستگی با سطح آب زیرزمینی بودند.  بر این اساس مدل­های به­دست آمده از دو شاخص­ گیاهی SWSI-3، SWSI-1 (که در این تحقیق توسعه داده شدند) و شاخص NDWI به ترتیب با مقدار همبستگی 48/0، 48/0 و 47/0 با عمق آب زیرزمینی و خطای 20/8، 25/8 و 98/7 سانتیمتر بهترین برآورد را داشتند.

واژه‌های کلیدی: سطح آب زیرزمینی، تصاویر ابرطیفی، بازتابندگی طیفی، شاخص گیاهی، نیشکر
متن کامل [PDF 1205 kb]   (1861 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي |
دریافت: 1394/9/15 | پذیرش: 1394/9/15 | انتشار: 1394/9/15
فهرست منابع
1. [1] E. Northoff, "No global water crisis - but many developing countries will face water scarcity", http://www.fao.org/english/newsroom/news/2003/15254- en.html, 2004.
2. [2] IranianNational Committee on Irrigationand Drainage, Proceedings of a technical workshop on the implementation problems of drainage systems. Issue No. 23, 1999.
3. [3] P. R, Moghaddam, and A. Koocheki, "History of research on salt-affected lands of Iran: Present status and future prospects—halophytic ecosystems. In Prospects of Saline Agriculture in the Arabian Peninsula", Proceedings of the International Seminar on Prospects of Saline Agriculture in the GCC Countries, Taha FK, Ismail S, Jaradat A (eds). Dubai; 83–95, 2004.
4. [4] J.E, Irvine, C.A. Richard, C.E. Carter & J.W. Dunckelman, "The effect of row spacing and subsurface drainage on sugarcane yields", Sugarcane 2: 3-5, 1984.
5. [5] V.K, Choubey, "Detection and delineation of Waterloggingby remote sensing techniques", J. Indian Soc. RemoteSensing 25 (2), 123–135.1997.
6. [6] R.S, Dwivedi, K, Sreenivas, "The vegetation andwaterlogging dynamics as derived from space bornemultispectral and multitemporal data", Int. J. RemoteSensing 23 (4), 2729–2740.2002.
7. [7] S,Agarwal, "Monitoring of water logging in part of Sharda Sahayak command area using landsat data", India Seminar or water logging and drainage. Roorkee (UP), pp 13-18. 1990.
8. [8] P. S, Sidhu, P, Sharma, and BM. S, ajwa, "Characteristics, distribution and genesis of salt affected soils in Punjab", Photonirvachak 19(4), 269–276. 1991.
9. [9] V.K,Choubey, "Assessment of waterlogging area in INGP stage 1 by remote sensing techniques", Report No CS (AR) 138 NIH Roorkee.1994.
10. [10] N. M, Khan, V. V, Rastoskuev, Y, Satoand, S.Shiozawa, "Assessment of hydrosaline landdegradation by using a simple approach of remote sensing indicators", Agricultural Water Management 77(1-3): 96-109, 2005. [DOI:10.1016/j.agwat.2004.09.038]
11. [11] J, Xiaomei, W, Li, Z, Youkuan, X, Zhongqi, Y,Ying, "A Study of the Relationship Between Vegetation Growth and Groundwater in the Yinchuan Plain", Earth Science Frontiers, 14(3): 197–203. 2007. [DOI:10.1016/S1872-5791(07)60026-8]
12. [12] V.M, Chowdary, R. Vinu Chandran , N. Neeti , R.V. Bothale ,Y.K. Srivastava , P. Ingle , D. Ramakrishnan , D. Dutta ,A. Jeyaram , J.R. Sharma , Ravindra Singh, "Assessment of surface and sub-surface waterlogged areas inirrigation command areas of Bihar state using remotesensing and GIS", Agricultural water management 9 5 , 7 54 – 7 66. 2008.
13. [13] R, Beck, "EO-1 User Guide v 2. 3", Department of Geography University of Cincinnati.2003.
14. [14] D.G, Goodenough, A, Dyk, O,Niemann, J.S, Pearlman, H,Chen, T, Han, M, Murdoch, C, West, "Processing HYPERION and ALI for Forest Classification", IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, 41(2), pp.1321-1331.2003.
15. [15] C. J, Tucker, "Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation", Remote Sensing of Environment, 8, 127−150.1979.
16. [16] A,Gitelson, M.N, Merzlyak, "Spectral reflectance changes associated with autumn senescence of Aesculus Hippocastanum L. and Acer platanoides L. leaves: spectral features and relation to chlorophyll estimation", Journal of Plant Physiology, 143, 286–292.1994.
17. [17] J. W, Rouse, R. H, Haas, J. A, Schell, D. W, Deering, "Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS", Proceedings of Third ERTS-1 Symposium, Washington, DC, 10–14 December, NASA, SP-351, vol. 1, 309– 317. 1973.
18. [18] J.E, Vogelmann, B.N, Rock, D.M, MossRed,"Edge Spectral Measurements from Sugar Maple Leaves", International Journal of Remote Sensing, 14, 1563-1575., 1993. [DOI:10.1080/01431169308953986]
19. [19] J. G. P.W, Clevers, S. M, De Jong, G. F, Epema, F, Van der Meer, W. H, Bakker, A, Skidmore, K. H, Scholte, "Derivation of the red edge index using MERIS standard band setting", International Journal of Remote Sensing, 23, 3169−3184.2002.
20. [20] D. A, Sims, and J. A, Gamon, "Relationship between leaf pigment content and spectral reflectance across a wide range of species, leaf structures and developmental stages", Remote Sensing of Environment, 81, 337–354.2002.
21. [21] C. S. T, Daughtry, C. L,Walthall, M. S, Kim, E, Brown de Conlstoun, III, J. E, McMurtrey,"Estimating corn leaf chlorophyll concentration from leaf and canopy reflectance", Remote Sensing of Environment, 74, 229–239.2000.
22. [22] D., Haboudane, J.R, Miller, N, Tremblay, P.J, Zarco-Tejada, L, Dextraze, "Integrated narrow-band vegetation indices for prediction of crop chlorophyll content for application to precision agriculture", Remote Sensing of Environment, 81, 416–426.2002.
23. [23] A. A, Gitelson, M. N, Merzlyak, O. B, Chivkunova, "Optical properties and nondestructive estimation of anthocyanin content in plant leaves" Photochemistry and Photobiology, 74, 38−45.2001.
24. [24] J, Qi, A, Chehbouni, A. R, Huete, Y. H., Kerr, S, Sorooshian, "A modified soil adjusted vegetation index", Remote Sensing of Environment, 48, 119−126.1994.
25. [25] G, Rondeaux, M, Steven, F, Baret, "Optimization of Soil-Adjusted Vegetation Indices", Remote Sensing of Environment, 55, 95–107.1996.
26. [26] J. A, Gamon, J, Penuelas, C. B, Field, "A narrow-waveband spectral index that tracks diurnal changes in photosynthetic efficiency", Remote Sensing of Environment, 41, 35–44.1992.
27. [27] I, Filella, T, Amaro, J.L, Araus, J, Penuelas, "Relationship between photosynthetic radiation-use efficiency of barley canopies and the photochemical reflectance index (PRI)" Physiologia Plantarum, 96, 211−216.1996.
28. [28] A. A, Gitelson, Y, Zur, O. B, Chivkunova, M. N, Merzlyak, "Assessing carotenoid content in plant leaves with reflectance spectroscopy" Photochemistry and Photobiology, 75, 272−281.2002.
29. [29] E.R.M, Hunt Jr, B.N. Rock, "Detection of Changes in Leaf Water Content Using Near- And Middle-Infrared Reflectances", Remote Sensing of Environment, 30: 43-54.1989.
30. [30] T.J, Jackson, D, Chen, M,Cosh, F, Li, M, Anderson, C, Walthall, P, Doriaswamy, E.R, Hunt, "Vegetation Water Content Mapping Using Landsat Data Derived Normalized Difference Water Index for Corn and Soybeans", Remote Sensing of Environment, 92, 475-482.2004.
31. [31] J, Penuelas, J, Pinol, R, Ogaya, I, Filella, "Estimation of plant water concentration by the reflectance water index wi (r900/r970)", International Journal of Remote Sensing, 18, 2869-2875.1997.
32. [32] S. L, Ustin, D. A, Roberts, M, Gardner, P, Dennison, "Evaluation of the potential of Hyperion data to estimate wildfire hazard in the Santa Ynez Front Range, Santa Barbara, California", Proceedings of the 2002 IEEE IGARSS and 24th Canadian Symposium on Remote Sensing, 796–798.2002.
33. [33] B,Gao, "NDWI—a normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space", Remote Sensing of Environment, 58, 257–266.1996.
34. [34] A, Apan, A,Held, S,Phinn, J, Markley, "Detection of sugarcane 'orange rust' disease using EO-1 Hyperion hyperspectal imagery", International Journal of Remote Sensing, 25, 489–498.2004.
35. [35] J.L, Rougean, F. M, Breon, "Estimating PAR absorbed by vegetation from bidirectional reflectance measurements", Remote Sensing of Environment, 51, 375– 384.1995.
ارسال پیام به نویسنده مسئول



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Hamzeh S, Naseri A A, Alavipanah S K, Mojaradi B. Modeling Shallow Groundwater Depth Using Hyperion Hyperspectral Imagery. jgit 2015; 2 (4) :99-119
URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-174-fa.html

حمزه سعید، ناصری عبدالعلی، علوی پناه سید کاظم، مجردی برات. مدل‌سازی سطح آب زیرزمینی کم عمق با استفاده از تصاویر ابرطیفی هایپریون. مهندسی فناوری اطلاعات مکانی. 1393; 2 (4) :99-119

URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-174-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 2، شماره 4 - ( 12-1393 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی-پژوهشی مهندسی فناوری اطلاعات مکانی Engineering Journal of Geospatial Information Technology
Persian site map - English site map - Created in 0.05 seconds with 37 queries by YEKTAWEB 4645