| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,117 |
| تعداد مقالات | 76,481 |
| تعداد مشاهده مقاله | 152,844,521 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 114,919,613 |
ارزیابی شاخصهای مبتنی بر سنجش از دور در پایش خشکسالی با استفاده از تصاویر مودیس (مطالعه موردی: دشت بم) | ||
| نشریه علمی - پژوهشی مرتع و آبخیزداری | ||
| دوره 78، شماره 4، دی 1404، صفحه 471-489 اصل مقاله (1.9 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jrwm.2025.393588.1821 | ||
| نویسندگان | ||
| الهام رفیعی ساردوئی1؛ مینا اقتدارنژاد2؛ شاپور کوهستانی* 3 | ||
| 1گروه مهندسی طبیعت، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه جیرفت، جیرفت، ایران | ||
| 2گروه مرتع و آبخیزداری، دانشکده منبع طبیعی و کویرشناسی، دانشگاه یزد، یزد، ایران | ||
| 3گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه جیرفت، جیرفت، ایران | ||
| چکیده | ||
| از آنجایی که روشهای سنتی مبتنی بر مشاهدات ایستگاههای هواشناسی هستند و بیشتر به بررسی خشکسالی هواشناسی میپردازند، از این رو، استفاده از تکنیک سنجش از دور و تصاویر ماهوارهای بهعنوان یک ابزار مفید برای پایش خشکسالی کشاورزی مورد توجه قرار گرفته است. در این تحقیق به بررسی ارتباط بین شاخص خشکسالی هواشناسی (شاخص SPI) و شاخصهای سنجش از دوری VCI، TCI و VHI در دشت بم پرداخته شده است. در این راستا، با بهرهگیری از تصاویر ماهواره ترآ سنجنده مودیس و دادههای بارش ایستگاههای بارانسنجی و سینوپتیک واقع در منطقه مورد مطالعه، تغییرات رخ داده در بازه زمانی 15 ساله آشکارسازی شد. در این مطالعه با توجه به دقت زمانی، پوشش طیفی بالا و سهولت دسترسی، تصاویر با کد MOD13A3 و MOD11A1 از محصولات ماهواره ترا سنجنده مودیس، مربوط به سالهای 1388 تا 1402 استفاده شد و سپس شاخصهای VCI، TCI و VHI با شاخص بارش استاندارد (SPI) مقایسه گردید. نتایج پهنه بندی خشکسالی با شاخصSPI در دوره آماری 1388 تا 1402 نشان داد در منطقه مورد مطالعه از شمال به جنوب بر شدت خشکسالی افزوده شده است. بهطوری که خشکسالی حاد در مناطق جنوبی دشت و ترسالی حاد در مناطق شمالی دشت مشاهده میشود. ضریب همبستگی سالانه بین شاخصهای SPI، VCI و SPI، VHI به ترتیب برابر با 70/0 و 53/0 که نشان دهنده همبستگی مثبت معنادار نسبتأ زیاد در سطح 05/0 بوده است؛ ضریب همبستگی بین شاخص SPI و TCI برابر با 11/0 که نشان دهنده همبستگی ضعیف اما معنادار مثبت در سطح 05/0 بوده است. بنابراین شاخص VCI و VHI همبستگی بیشتری با بارش سالانه منطقه داشته و نتایج قابل قبولی نسبت به شاخص TCI داشته است. | ||
| کلیدواژهها | ||
| خشکسالی؛ شاخص بارش استاندارد شده؛ شاخص سلامت پوشش گیاهی؛ شاخص وضعیت پوشش گیاهی؛ شاخص وضعیت دمایی | ||
| مراجع | ||
|
Arekhi, S., Barzegar Savasari, M., & Emadaddian, S. (2022). Investigating the Indicators Resulting from Remote Sensing Technology in Drought Assessment using MODIS Images (Case Study: Qom, Isfahan, Chaharmahal and Bakhtiari, and Markazi Provinces). Journal of Geography and Environmental Hazards, 11(3), 189-224. (In Persian) Bonaccorso, B., Bordi, I., Cancelliere, A., Rossi, G., & Sutera, A. (2003). Spatial variability of drought: An analysis of the SPI in Sicily. Water Resources Management, 17: 273–296. Ceccato, P., Flasse, S., Tarantola, S., Jacquemoud, S., & Gregoire, J.M. (2001). Detecting vegetation leaf water content using relfectance in the optical domain. Remote Sensing of Environment,77:22-33. Dutta, D., Kundu, A., Patel, N. R., Saha, S. K., & Siddiqui, A. R. (2015). Assessment of agricultural drought in Rajasthan (India) using remote sensing derived Vegetation Condition Index (VCI) and Standardized Precipitation Index (SPI). The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 18(1), 53-63. Ghafourian, H., Sana’inezhad, S.H., & Davari, K. (2014). Study on determining suitable areas for drought monitoring using TRMM satellite data (Case study: Khorasan Razavi Province (water and soil). Agricultural Sciences and Industries. 3: 639-648. (In Persian). Goddard, L., Mason, S.J., Zebiak, S.E., Ropelewski, C.F., Basher, R., & Cane, M.A. (2001). Current approaches to seasonal to inter annual climate predictions. International Journal of Climatology. 21: 1111–1152. Hamzeh, S., Farahani, Z., Mahdavi, Sh., Chaterabgun, O., & Gholamnia, M. (2017). Temporal and spatial monitoring of agricultural drought using remote sensing data, case study: Markazi province of Iran. Journal of Spatial Analysis of Environmental Hazards. 4(3), 53-70. (In Persian). Heim, RR. (2002). A review of twentieth-century drought indices used in United -States. Bulletin of the American Meteorological Society, 84, 1149-1165. Hodel, E. (2012). Analysing Land Cover Change in Mongolia Using Terra MODIS Satellite Data supervisor Hans Hurni, Masterarbeit der Philosophisch, Universität Bern. https://www.scirp.org/journal/paperinformation.aspx?paperid=4981 Jahanbakhsh, S., Hadiani, M., Rezaei Banafsheh, M., & Dinpajouh, Y. (2010). Modeling Climate Change Parameters in Mazandaran Province. Proceedings of the Fourth International Congress of Geographers of the Islamic World. Pp 13. Jain, S. K., Keshri, R., Goswami, A., & Sarkar, A. (2010). Application of meteorological and vegetation indices for evaluation of drought impact: a case study for Rajasthan, India. Natural hazards, 54, 643-656. Ji, L., & Peters, A.J. (2003). Assessing vegetation response to drought in the northern Great Plains using vegetation and drought indices. Remote Sensing of Environment, 87, 85-98. https:// www.sciencedirect.com/ science/ article/ abs/pii/S0034425703001743. Jiang, W., Wang, L., Feng, L., Zhang, M., & Yao, R. (2020). Drought characteristics and its impact on changes in surface vegetation from 1981 to 2015 in the Yangtze River Basin, China. International Journal of Climatology, 40(7), 3380-3397. Karnieli, A., Bayasgalan, M., Bayarjargal, Y., Agam, N., Khudulmur. S., & Tucker, CJ. (2006). Comments on the use of the Vegetation Health Index over Mongolia. International Journal of Remote Sensing, 27(10): 2017-2024. Kogan, F.N. (1995). Application of vegetation index and brightness temperature for drought detection. Advances in Space Research, 15 (11): 91-100. Kogan, F.N. (1997). Global drought watch from space. Bulletin of the American Meteorological Society, 78(4), 621-636. Kogan, F.N. (2000). Global drought detection and impact: Assessment from apace, In Wilhite Editor Drought a Global Assessment, 1: 197-206. Kogan, F., Guo, W., & Yang, W. (2017). SNPP/VIIRS vegetation health to assess 500 California drought. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 8(2), 1383-1395. McKee, T.B., N.J. Doesken & Kleist, J. (1993). The relationship of drought frequency and duration to time scales. Proceedings of the 8th Conference on Applied Climatology, 17(22): 179-183. Pishnamaz Ahmadi, M., Houshmand, A., & Zamani, F. (2017). Drought monitoring in the northwest of the country using TRMM and MODIS data. 24th National Geomatics Conference, May 2017. (In Persian). Quiring, S. M., & Ganesh, S. (2010). Evaluating the utility of the Vegetation Condition Index (VCI) for monitoring meteorological drought in Texas. Agricultural and forest meteorology, 150(3), 330-339. Rahimzadeh, P. (2005). Investigating the possibility of using NOAA-AVHRR images for drought monitoring. Master's thesis, University of Tehran, Faculty of Environment. (In Persian). Rezaei Moghadam, M.H., Valizadeh, K., Rostamzadeh, H., & Rezaei, A. (2012). Evaluating the efficiency of MODIS sensor data in drought estimation (case study: Lake Urmia watershed). Journal of Geography and Environmental Sustainability, 3, 1-16. (In Persian). Rhee, J. (2010). Monitoring agricultural drought for arid and humid regions using multi-sensor remote sensing data. Remote Sensing of Environment, 114, 2875–2887. Rostami, A., Bzane, M., & Raini, M. (2016). Spatial and temporal monitoring of agricultural drought using Modis imagery and remote sensing technology. Journal of Soil and Water Science, 27, 213-226. (In Persian). Rostami, F., Attarod, P., Keshtkar, H., & Nazeri Tahroudi, M. (2022). Impact of climatic parameters on the extent of mangrove forests of southern Iran. Caspian Journal of Environmental Sciences, 20(4), 671-682. Rouse, J.W.; Haas, Jr. R.; Schell, H. J. A.; & Deering, D.W. (1973). Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. Third ERTS Symposium, NASA: 309-317. Shamsipour, A., Alavipanah, K., & Mohammadi, H. (2010). Studying the effectiveness of NOAA-AVHRR satellite vegetation and thermal indixes in drought analysis of Kashan region. Iranian Scientific and Research Journal of Rangeland and Desert Research, 17(3), 445 - 465. (In Persian). Shareful Hassan, M., & Mahmud-ul-islam, S. (2013). Drought Vulnerability Assessment in the High Barind Tract of Bangladesh Using MODIS NDVI and Land Surface Temperature (LST) Imageries. International Journal of Science and Research (IJSR) ISSN (Online), 2319-7064. Shojaee Shiri, H., Arzani, H., Keshtkar, H., Bagheri, S. & Kavoosi, O. (2025). Assessment and Monitoring of Drought Using Satellite and Meteorological Time Series Data (Case Study: Zanjan Province). Journal of Ecohydrology, 12(1), 613-634. (In Persian) Sultani, M., Soltani, A., Kalehhoi, M., & Soleimani, K. (2019). Regional drought monitoring using Landsat images, case study: Kermanshah city. Geographic Information Quarterly (Sepehr), 28(109), 138-146. (In Persian). Thenkabail, P.S., Gamage, M.S.D.N., & Smakhtin, V.U. (2003). The Use of Remote Sensing Data for Drought Assessment and Monitoring in Southwest Asia. Research report. 85, 1-34. Tsakiris, G.; & Vangelis, H. (2004). Towards a drought watch system based on spatial SPI. Water Resources Management, 18, 1-12. Zamanian, M.T., Behyar, M.B., Hosseini Karimi, A. & Vazife Dust M. (2016). Monitoring and analysis of drought using NOAA-AVHRR satellite sensing products 2012. Journal of Climatological Research, 9(3), 33-54. Zambrano, F., Lillo-Saavedra, M., Verbist, K., & Lagos, O. (2016). Sixteen years of agricultural drought assessment of the BioBío region in Chile using a 250 m resolution Vegetation Condition Index (VCI). Remote Sensing, 8(6), 530-549. Zhang, M., Zhu, X., Fan, J., Li, G., & Zhang Y. (2009). Monitoring drought dynamics in Huanghuai region of China using AVHRR-based vegetation health indices in comparison with ground data. Remote Sensing for Agriculture, Ecosystems, and Hydrology XI. 72-74. Proc of SPIE Edited by Christopher M. U. Neale, Antonino Maltese. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 65 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 50 |
||