
تعداد نشریات | 162 |
تعداد شمارهها | 6,693 |
تعداد مقالات | 72,239 |
تعداد مشاهده مقاله | 129,222,229 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 102,051,661 |
مدلسازی افرازی سطوح فرسایش و رسوب بر مبنای خصوصیات خاک سطحی با استفاده از دادههای سنجش از دور (RS) | ||
تحقیقات آب و خاک ایران | ||
مقاله 11، دوره 55، شماره 11، بهمن 1403، صفحه 2157-2172 اصل مقاله (2.22 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2024.380085.669769 | ||
نویسندگان | ||
میترا یاراحمدی1؛ عطااله خادم الرسول* 2؛ هادی عامری خواه3 | ||
1گروه خاکشناسی دانشکده کشاورزی دانشگاه شهید چمران اهواز | ||
2دانشیار گروه خاکشناسی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهید چمران اهواز، ایران | ||
3مربی گروه خاکشناسی دانشکده کشاورزی دانشگاه شهید چمران اهواز | ||
چکیده | ||
استفاده از مدلهای افرازسازی و طبقهبندی مبتنی بر سنجش از دور به شکل گستردهای به منظور طبقهبندی و بررسی تغییرات وضعیت اراضی در حال افزایش است. در این پژوهش کارایی کاربرد و ایجاد مدلهای افرازی و طبقهبندی اراضی در معرض فرسایش و رسوب مورد بررسی قرار گرفته است. در پژوهش حاضر منطقهی مطالعاتی ظهیریه در استان خوزستان با وسعت تقریبی 7100 هکتار با بهرهگیری از تصاویر ماهوارهای و بررسیهای میدانی به عرصههای فرسایشی، رسوبی و پایدار تقسیم شد و نمونهبرداری خاک از سطوح فرسایشی و رسوبی صورت پذیرفت. پارامترهای فیزیکوشیمیایی خاک شامل اجزاء متشکله بافت خاک، جرم مخصوص ظاهری، ماده آلی، فسفر، آهک، هدایت الکتریکی، pH و مقدار گچ خاک اندازهگیری شد. برای ارزیابی ویژگیهای بازتابی سطوح فرسایش یافته و رسوبی در منطقهی مطالعاتی از باندها و شاخصهای مستخرج از تصاویر لندست 8 سال 2022 استفاده شد. امکان تفکیک سطوح فرسایشی و رسوبی با بهرهگیری از الگوریتمهای طبقهبندی نظارت شده و ارزیابی کارایی آنها توسط ضریب کاپا و صحت کلی انجام شد. نتایج آزمون مقایسهی میانگین بر روی خصوصیات فیزیکیوشیمیایی خاک در سطوح فرسایشی و رسوبی در بخش سطحی خاک (20-0 سانتیمتر) نشان داد که درصد رس با میانگین 37/9 برای سطوح فرسایشی و 74/14 برای رسوبی و گچ با میانگین 68/14 برای سطوح فرسایشی و 2/6 برای رسوبی بین سطوح فرسایشی و رسوبی دارای اختلاف معنیدار (5 درصد) هستند و میتوانند به عنوان پارامترهایی برای تفکیک سطوح استفاده شوند ولیکن برای سایر پارامترها اختلاف معنیداری بین سطوح فرسایش یافته و رسوبی مشاهده نشد. نتایج بررسیها نشان داد شاخصهای BI، SI و NDSI به طور موثری میتوانند برای تفکیک سطوح فرسایش یافته از سطوح رسوبی بکار گرفته شوند. | ||
کلیدواژهها | ||
الگوریتمهای نظارت شده؛ سطوح فرسایشی و رسوبی؛ شاخصهای سنجش از دور؛ طیف سنجی؛ مدلسازی افرازی | ||
مراجع | ||
Akbari S., & Vaezi A.R. (2015). Investigating aggregates stability against raindrops impact in some soils of a semi- arid region, North West of Zanjan. 2015. Water and Soil Science, 25 (2): 65-77. (in Persian). Cheng, Z., Lu, D., Li, G., Huang, J., Sinha, N., Zhi, J., & Li, S. (2018). A random forest-based approach to map soil erosion risk distribution in Hickory Plantations in western Zhejiang Province, China. Remote Sensing, 10(12), 1899. Douaoi, E. ,Nicolas, H., & Walter, C. (2006). Detecting salinity hazards within a semiarid context by means of combining soil and remote-sensing data. Geoderma, 134(1-2), 217-230. Eswaran, H., Lal, R., & Reich, P.F.( 2001). Land degradation: an overview. In: Bridges, E.M., Hannam, I.D., Oldeman, L.R., Penning de Vries, .W.T.,Scherr, S.J., Sombatpanit, S. (Eds.), Response to Land Degradation. Science Publishers Inc, Enfield, NH, USA, pp. 20– 35. Fernández, S., Marquínez, J., & Menéndez-Duarte, R. (2008). A sapping erosion susceptibility model for the southern Cantabrian Range, North Spain. Geomorphology, 95(3-4), 145-157. Foody, G. M. (2001). Monitoring the magnitude of land-cover change around the southern limits of the Sahara. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 67(7), 841-848. Garosi, Y., Sheklabadi, M., Pourghasemi, H. R., Besalatpour, A. A., Conoscenti, C., & Van Oost, K. (2018). Comparison of differences in resolution and sources of controlling factors for gully erosion susceptibility mapping. Geoderma, 330, 65-78. Garosi, Y., Sheklabadi, M., Pourghasemi, H. R., Besalatpour, A. A., Conoscenti, C., & Van Oost, K. (2018). Comparison of differences in resolution and sources of controlling factors for gully erosion susceptibility mapping. Geoderma, 330, 65-78. Gopinath, K. P., Nagarajan, V. M., Krishnan, A., & Malolan, R. (2020). A critical review on the influence of energy, environmental and economic factors on various processes used to handle and recycle plastic wastes: Development of a comprehensive index. Journal of Cleaner Production, 274, 123031. Guerschman, J. P., Scarth, P. F., McVicar, T. R., Renzullo, L. J., Malthus, T. J., Stewart, J. B., ... & Trevithick, R. (2015). Assessing the effects of site heterogeneity and soil properties when unmixing photosynthetic vegetation, non-photosynthetic vegetation and bare soil fractions from Landsat and MODIS data. Remote Sensing of Environment, 161, 12-26. Hadeel, A., Jabbar, M., & Chen, X. (2011). Remote sensing and GIS application in the detection of environmental degradation indicators. Geo-spatial Information Science, 14(1), 39-47. Huete, A. R. (1988). A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote sensing of environment, 25(3), 295-309. Karami, A., Khoorani, A., Noohegar, A., Shamsi, S. R. F., & Moosavi, V. (2015). Gully erosion mapping using object-based and pixel-based image classification methods. Environmental & Engineering Geoscience, 21(2), 101-110. Khan, N. M., Rastoskuev, V. V., Sato, Y., & Shiozawa, S. (2005). Assessment of hydrosaline land degradation by using a simple approach of remote sensing indicators. Agricultural Water Management, 77(1-3), 96-109. Kreyszig, E. (2015). SanjeevAhuja. Applied Mathematics-I, Wiley India Publication, Reprint. Qi, L., Zhou, Y., Van Oost, K., Ma, J., van Wesemael, B., & Shi, P. (2024). High-resolution soil erosion mapping in croplands via Sentinel-2 bare soil imaging and a two-step classification approach. Geoderma, 446, 116905. Rejeki, S., Meidina, R., Hapsari, M., Setyaningsih, R. & Azura, R. (2021). Context-based tasks in mathematics textbooks for vocational high school students. Journal of Physics: Conference Series. 1776. 012030. 10.1088/1742-6596/1776/1/012030. Sayão, V. M., Demattê, J. A., Bedin, L. G., Nanni, M. R., & Rizzo, R. (2018). Satellite land surface temperature and reflectance related with soil attributes. Geoderma, 325, 125-140. Shahbazi, K., Salajagheh, A., Jafari, M., Ahmadi, H., Nazarisamani, A., & Khosrowshahi, M. (2017). Comparative Assessment of Gully Erosion and Sediment Yield in Different Rangelands and Agricultural Areas in Ghasr-e-Shirin, Kermanshah, Iran. Journal of Rangeland Science, 7(3), 296-306. Shoshany, M., Goldshleger, N., & Chudnovsky, A. (2013). Monitoring of agricultural soil degradation by remote-sensing methods: A review. International Journal of Remote Sensing, 34(17), 6152-6181. Shruthi, R. B., Kerle, N., Jetten, V., Abdellah, L., & Machmach, I. (2015). Quantifying temporal changes in gully erosion areas with object oriented analysis. Catena, 128, 262-277. Sterk, G., Riksen, M. J. P. M., & Goossens, D. (2001). Dryland degradation by wind erosion and its control. Annals of arid Zone, 40(3), 351-368. Vaezi A.L., Bahrami H., Sadeghi H., & Mahdian M. (2008). Modeling the USLE K-factor for calcareous soils in northwestern Iran. Geomorphology 97 (3): 414-423. Vaezi A.R., & Ebadi, M. (2016). Particle Size Distribution of Surface-Eroded Soil in Different Rainfall Intensities and Slope Gradients. Journal of Water and Soil. Vol. 31, No. 1, Mar.-Apr. 2017, p. 216-229. Vrieling, A. (2006). Satellite remote sensing for water erosion assessment: A review. , 65(1), 0–18. doi:10.1016/j.catena.2005.10.005. Vrieling, A., Sterk, G., & Vigiak, O. (2006). Spatial evaluation of soil erosion risk in the West Usambara Mountains, Tanzania. Land Degradation & Development, 17(3), 301-319. Wang, J., Zhen, J., Hu, W., Chen, S., Lizaga, I., Zeraatpisheh, M., & Yang, X. (2023). Remote sensing of soil degradation: Progress and perspective. International Soil and Water Conservation Research, 11(3), 429-454. Wilson, E. H., & Sader, S. A. (2002). Detection of forest harvest type using multiple dates of Landsat TM imagery. Remote Sensing of Environment, 80(3), 385-396. Xu, H., Hu, X., Guan, H., Zhang, B., Wang, M., Chen, S., & Chen, M. (2019). A remote sensing based method to detect soil erosion in forests. Remote Sensing, 11(5), 513. Zhang, H., Yu, D., Dong, L., Shi, X., Warner, E., Gu, Z., & Sun, J. (2014). Regional soil erosion assessment from remote sensing data in rehabilitated high density canopy forests of southern China. Catena, 123, 106-112. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 334 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 111 |