پهنهبندی شوری خاک با استفاده از تصاویر ماهوارهای لندست 8 (مطالعۀ موردی: ساوه) | ||
| مهندسی اکوسیستم بیابان | ||
| مقاله 2، دوره 9، شماره 29، اسفند 1399، صفحه 15-26 اصل مقاله (687.13 K) | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22052/deej.2020.9.29.11 | ||
| نویسندگان | ||
| مهدیه رومیانی1؛ آزاده کاظمی* 2؛ مهرداد هادی پور3؛ عباس احمدی4 | ||
| 1گروه علوم و مهندسی محیط زیست، دانشکده کشاورزی و محیط زیست، دانشگاه اراک | ||
| 2دانشکده کشاورزی و محیط زیست، دانشگاه اراک | ||
| 3گروه آموزشی علوم گیاهی، دانشکده علوم زیستی، دانشگاه خوارزمی | ||
| 4گروه منابع طبیعی، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد اراک | ||
| چکیده | ||
| خاک عنصر تجدیدناپذیر و پویاست که با مدیریت و کاربری ناصحیح اراضی مستعد تخریب میشود. شوری خاک یکی از معضلات خاکهای مناطق خشک و نیمهخشک است و بخش وسیعی از خاکهای ایران جزء این مناطق محسوب میشود. تحقیق حاضر با هدف جمعبندی و مطالعۀ همۀ شاخصهای شوری که در سنجش از دور برای پهنهبندی شوری خاک منطقۀ شهرستان ساوه واقع در استان مرکزی انجام گرفته است؛ برای دستیابی به این هدف از ابزار نوین سنجش از دور و GIS استفاده شده است. اولین گام در سنجش از دور، استفاده از شاخصهای طیفی برای استخراج نقشههای شوری خاک بود. به این منظور به مطالعۀ شاخصهای شوری از قبیل BI، DVI، NDSI، IPVI، SI، SI1، SI2، SI3، SI5، SI6، SIA، SIT پرداخته و سپس ارزش روشنایی مربوط به نقاط نمونهبرداری استخراج شد. برای صحتسنجی شاخصها 50 نقطه نمونهبرداری شد و در آزمایشگاه مورد آنالیز قرار گرفت. با بررسی همبستگی بین دادههای بهدستآمده مشخص شد شاخص NDSI و SIT بیشترین همبستگی را با دادههای زمینی دارند و برای تهیۀ نقشههای شوری بدون نمونهبرداری زمینی بهترین روش به شمار میروند. در میان شاخصهای مورد مطالعه از نظر کارایی DVI، IPVI، SI2 شاخصهایی هستند که کمترین دقت را در بارزسازی شوری داشتهاند. | ||
| کلیدواژهها | ||
| سنجش از دور؛ شاخص طیفی؛ شوری خاک؛ طبقهبندی؛ لندست 8 | ||
|
سایر فایل های مرتبط با مقاله
|
||
| مراجع | ||
|
1. Abdi Nam, A., 2004. Investigation of Soil Salinity Mapping Using Correlation between Satellite Data and Numerical Soil Salinity in Qazvin Plain. Journal of Research and Construction, 7(3): 33-38. 2. Abedizadeh, S., Taranj Zarr, H. and Ahmadi, A., 2017. Evaluation of SI Salinity Index and BI Lighting Index Methods for Preparing Soil Salinity Map in Arid and Semi-Arid Areas Using Remote Sensing Data. First National Conference on Sustainable Ecology and Development. 3. Abrol, I., Yadav, JSP. and Massoud, F., 1988. Salt-affected soils and their management. Vol. 39. Food & Agriculture Organization of the United Nation, Rome, Italy. 4. Ahmadian, M., Pakparvar, M. and Ashourlu D., 2010. Investigation of Soil Salinity Changes Using Landsat Digital Data Processing in Qahavand Plain (Hamadan Province). Soil Research (Soil and Water Sciences) 24(2): 179-191. 5. Alavi Panah, S.K. and Ehsani, A., 2005. Diagnosis of Desertification Changes Using Multispectral Geographic Satellite Data Systems. Geographical Research 37(51): 51-64. 6. Akhzari, D. and Asadi Meyabadi, A., 2017. Soil salinity mapping using spectral analysis of OLI and field data (Case Study: South of Malayer Plain). Journal of Remote Sensing and Geographic Information Systems in Natural Resources 7(2): 87-100. 7. Chitsaz V., 2000. Investigation of soil salinity and alkalinity mapping in East Isfahan region using digital TM data. M.Sc. thesis, Agricultural Research, Training and Jihad Organization 135p. 8. Dadrasi, A.GH., Yamani, M., Pakparvar, M. and Davarzani Z., 2006. Evaluation of the Changes of Soil Salinity in South East of Sabzevar Arid Zones by Using the Remote Sensing Datum and GIS. Geography and Development Iranian Journal 4(7): 173-184 9. Darvishsefat, A. and Damavandi, A.A., 2000. Review of the possibility to classify saline lands using Landsat satellite data in the Marvast area. Iranian Journal of Rangeland and Desert Research 15(2): 139-157. 10. Dehni, A. and Lounis, M., 2012. Remote sensing techniques for salt affected soil mapping: application to the Oran region of Algeria. Procedia Engineering, 33:188-198. 11. Delavari Kamyab, A., Mardian M. and Vorvani H., 2015. Using Remote Sensing Data for Soil Salinity Mapping Using NDVI Vegetation Index for Land Improvement. Second National Conference on Sustainable Agriculture and Healthy Environment 12. Jafari Gorzin, B., 2003. Evaluation of Landsat ETM + Satellite Images Capability in Soil Salinity Studies. M.Sc. thesis, Faculty of Rangeland and Watershed Management, Gorgan University of Agriculture and Natural Resources, 127 p. 13. Mahmoodi, Sh., Hoseinpoor, A., Mohamadi, G. and Naderi, M., 2012. Distribution of total concentration of heavy metals (Pb, Cd, Zn) in different parts of soil particle size and their spatial distribution in south of Isfahan. Soil and Water Sciences Journal 17(63): 81-93. 14. Noohgar, A. and Zare Gh., 2013. Extraction of Soil Salinity Zones in Arid and Semi-Arid Areas Using Remote Sensing Data (Case Study: Darab County). Geography and environmental hazards 1(1): 49-64. 15. Nosratpour, S., Ardalan, M., Fajnia, A. and Esmaliouri, A., 2010. Investigation of spatial distribution of soil fertility factors in maraghe farms by means of geographic information systems. Watershed management research 23(2): 1-10. 16. Peshmaz Ahmadi, P., Rezaei Moghaddam, M.H. and Feizzadeh, B., 2018. Survey of Soil Salinity Indices and Mapping Using Remote Sensing Data (Case Study: Ajichi Delta). Remote Sensing and Geographic Information Systems in Natural Resources (Application of Remote Sensing and GIS in Natural Resources Sciences) 8(1): 85-96. 17. Rangzan, K. and Mokhtari, M., 2007. Evaluation of Soil Salinity Ability Using Satellite Images. National Conference on Management of Irrigation and Drainage Networks, Shahid Chamran University, Faculty of Water Engineering 18. Rezaii, M.A., Kavarinehad, R.A. and Fahimi, H., 2006. Effects of Salinity Effects on Natural Peroxidase Activity of Two Cotton Cultivars. Conference or Journal. 19. Said, N., Henning, B. and Joachim H., 2014. Estimation of soil salinity using three quantitative methods based on visible and near-infrared reflectance spectroscopy: a case study from Egypt. Arab J Geosci 8 (7): 5127–5140. 20. Tajgardan, T., Ayoubi, Sh., Shataii, Sh. and Khormali, F., 2009. Surface Soil Salinity Mapping Using ETM + Remote Sensing Data (Case Study: North Agha Qala, Golestan Province). Water and Soil Conservation 16(2): 1-18. 21. Yan, G., Zhou, S., Lian-qing, Z. Xi. J., Yan-feng, T. and Hong-fen T., 2016. Integrating Remote Sensing and Proximal Sensors for the Detection of Soil Moisture and Salinity Variability in Coastal Areas. Journal of Integrative Agriculture, 12: 723-731. 22. Zarei A.R. and Mirsayar S.A., 2008. Using Geographic Information System Capabilities in Environmental Capacity Assessment: A Case Study of Birjand Plain. Geomatics Conference. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 798 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 615 |
||
