تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,501 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,095,170 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,201,275 |
ارزیابی قابلیت باندهای رادار پولاریمتریک برای استخراج خصوصیات بیوفیزیکی سطح زمین | ||
پژوهش های جغرافیای طبیعی | ||
مقاله 10، دوره 52، شماره 1، فروردین 1399، صفحه 147-164 اصل مقاله (2.6 M) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jphgr.2020.295463.1007478 | ||
نویسندگان | ||
سامان نادی زاده شورابه1؛ سارا عطارچی* 2؛ فواد مینایی3 | ||
1دانشجوی دکتری سنجش از دور و GIS، دانشکدة جغرافیا، دانشگاه تهران | ||
2استادیار گروه سنجش از دور و GIS، دانشکدة جغرافیا، دانشگاه تهران | ||
3کارشناسارشد سنجش از دور و GIS، دانشکدة جغرافیا، دانشگاه تهران | ||
چکیده | ||
برخلاف سنجندههای اپتیکی که تحت تأثیر عوامل محیطی مانند دود، مه، ابر، و میزان نور خورشید قرار میگیرند، سنجندههای راداری با روزنة مجازی در همة ساعات شبانهروز و همه نوع شرایط آب و هوایی توانایی اخذِ داده را دارند. بنابراین، هدف از این تحقیق ارزیابی قابلیت باندهای راداری برای استخراج خصوصیات بیوفزیکی سطح زمین است. در این مطالعه از دادههای ماهوارهای لندست-8 و باندهای پلاریمتریک VV و VH سنتینل-1 استفاده شده است. ارتباط 18 شاخص طیفی استخراجشده از تصاویر اپتیکی با باندهای راداری در مناطق مختلف بررسی شده است. نتایج بهدستآمده نشان داد که از باندهای راداری با توجه به ماهیت منطقة موردمطالعه خصوصیات متفاوتی میتوان استخراج کرد؛ بهطوریکه در منطقة موردمطالعة اول با کاربری زمین بایر شاخص LST، در منطقة موردمطالعة دوم با کاربری زمین کشاورزی شاخص EVI، و در منطقة موردمطالعة سوم با کاربری پوشش جنگلی متراکم شاخص MNDWI بهترتیب دارای همبستگی 668/0، 756/0، و 803/0 با باندهای راداری است. بنابراین، با توجه به نتایج بهدستآمده در مواقعی که امکان استفاده از دادههای اپتیکی وجود ندارد میتوان از باندهای راداری بهعنوان جایگزین مناسبی برای استخراج خصوصیات بیوفیزیکی سطح زمین استفاده کرد. | ||
کلیدواژهها | ||
تحلیل رگرسیون؛ خصوصیات بیوفیزیکی؛ دادههای اپتیکی؛ دادههای راداری؛ شاخصهای طیفی | ||
مراجع | ||
رمضانی، م.ر. و صاحبی، م.ر. (1394). برآورد زیستتودة جنگل با استفاده از تصاویر ماهوارهای SAR و اپتیک، مهندسی فناوری اطلاعات مکانی، ۳(۱): 15-26. ملکی، م.؛ توکلی صبور، س.م.؛ ضیائیان فیروزآبادی، پ. و رئیسی، م. (1397). مقایسة دادههای اپتیک و رادار در استخراج عوارض و پدیدههای زمینی، سنجش از دور و سامانة اطلاعات جغرافیایی در منابع طبیعی، 9(2): 93-107. Agapiou, A.; Hadjimitsis, D. and Alexakis, D. (2012). Evaluation of broadband and narrowband vegetation indices for the identification of archaeological crop marks, Remote sensing, 4(12): 3892-3919. Ahmadian, N.; Ghasemi, S.; Wigneron, J.P. and Zölitz, R. (2016). Comprehensive study of the biophysical parameters of agricultural crops based on assessing Landsat 8 OLI and Landsat 7 ETM+ vegetation indices, GIScience & Remote Sensing, 53(3): 337-359. Baghdadi, N. and Zribi, M. (2016). Land Surface Remote Sensing in Agriculture and Forest, Elsevier. Bannari, A.; Asalhi, H. and Teillet, P.M. (2002). Transformed difference vegetation index (TDVI) for vegetation cover mapping. In IEEE International geoscience and remote sensing symposium, 5: 3053-3055. Bertolet, B.L.; Corman, J.R.; Casson, N.J.; Sebestyen, S.D.; Kolka, R.K. and Stanley, E.H. (2018). Influence of soil temperature and moisture on the dissolved carbon, nitrogen, and phosphorus in organic matter entering lake ecosystems, Biogeochemistry, 139(3): 293-305. Boegh, E.; Søgaard, H.; Broge, N.; Hasager, C.B.; Jensen, N.O.; Schelde, K. and Thomsen, A. (2002). Airborne multispectral data for quantifying leaf area index, nitrogen concentration, and photosynthetic efficiency in agriculture, Remote sensing of Environment, 81(2-3): 179-193. Boori, M.S.; Balzter, H.; Choudhary, K.; Kovelskiy, V. and Vozenilek, V. (2015). A comparison of land surface temperature, derived from AMSR-2, Landsat and ASTER satellite data, J. Geogr., Geol, 7: 61-69. Chen, X. (2016). A case study using remote sensing data to compare biophysical properties of a forest and an urban area in Northern Alabama, USA, Journal of Sustainable Forestry, 35(4): 261-279. Crippen, R.E. (1990). Calculating the vegetation index faster, Remote sensing of Environment, 34(1): 71-73. Darvishzadeh, R.; Skidmore, A.; Abdullah, H.; Cherenet, E.; Ali, A.; Wang, T.; ... and Paganini, M. (2019). Mapping leaf chlorophyll content from Sentinel-2 and RapidEye data in spruce stands using the invertible forest reflectance model, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 79: 58-70. Darvishzadeh, R.; Skidmore, A.; Schlerf, M.; Atzberger, C.; Corsi, F. and Cho, M. (2008). LAI and chlorophyll estimation for a heterogeneous grassland using hyperspectral measurements, ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing, 63(4): 409-426. De Alban, J.; Connette, G.; Oswald, P. and Webb, E. (2018). Combined Landsat and L-band SAR data improves land cover classification and change detection in dynamic tropical landscapes, Remote Sensing, 10(2): 306. Duckworth, J.H. (1998). Quantitative analysis. In Applied spectroscopy: A compact reference for practitioners, 93. Du, H.; Cui, R.; Zhou, G.; Shi, Y.; Xu, X.; Fan, W. and Lü, Y. (2010). The responses of Moso bamboo (Phyllostachys heterocycla var. pubescens) forest aboveground biomass to Landsat TM spectral reflectance and NDVI, Acta Ecologica Sinica, 30(5): 257-263. Filipponi, F. (2019). Sentinel-1 GRD Preprocessing Workflow. In Multidisciplinary Digital Publishing Institute Proceedings, 18(1): 11. García-Llamas, P.; Suárez-Seoane, S.; Taboada, A.; Fernández-García, V. ; Fernández-Guisuraga, J. M. ; Fernández-Manso, A. ; ... and Calvo, L. (2019). Assessment of the influence of biophysical properties related to fuel conditions on fire severity using remote sensing techniques: a case study on a large fire in NW Spain, International Journal of Wildland Fire, 28(7): 512-520. Gonenc, A. ; Ozerdem, M.S. and Emrullah, A.C.A.R. (2019). Comparison of NDVI and RVI Vegetation Indices Using Satellite Images, In 2019 8th International Conference on Agro-Geoinformatics (Agro-Geoinformatics) (pp. 1-4). IEEE. 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(3): 337-352. Han-Qiu, X.U. (2005). A study on information extraction of water body with the modified normalized difference water index (MNDWI), Journal of remote sensing, 5: 589-595. Hu, J.; Ghamisi, P. and Zhu, X. (2018). Feature extraction and selection of sentinel-1 dual-pol data for global-scale local climate zone classification, ISPRS International Journal of Geo-Information, 7(9): 379. Huete, A.R. (1988). A soil-adjusted vegetation index (SAVI), Remote sensing of environment, 25(3): 295-309. Jiang, Z.; Huete, A.R.; Didan, K. and Miura, T. (2008). Development of a two-band enhanced vegetation index without a blue band, Remote sensing of Environment, 112(10): 3833-3845. Jackson, T.J.; Chen, D.; Cosh, M.; Li, F.; Anderson, M.; Walthall, C. ... and Hunt, E.R. (2004). Vegetation water content mapping using Landsat data derived normalized difference water index for corn and soybeans, Remote Sensing of Environment, 92(4): 475-482. Jarchow, C.J.; Nagler, P.L. and Glenn, E.P. (2017). Greenup and evapotranspiration following the Minute 319 pulse flow to Mexico: An analysis using Landsat 8 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) data, Ecological engineering, 106: 776-783. Jordan, C.F. (1969). Derivation of leaf‐area index from quality of light on the forest floor, Ecology, 50(4): 663-666. Joshi, N.; Baumann, M.; Ehammer, A.; Fensholt, R.; Grogan, K.; Hostert, P.; ... ans Reiche, J. (2016). A review of the application of optical and radar remote sensing data fusion to land use mapping and monitoring, Remote Sensing, 8(1): 70. Kaplan, G.; Avdan, U. and Avdan, Z.Y. (2018). Urban heat island analysis using the landsat 8 satellite data: A case study in Skopje, Macedonia. In Multidisciplinary Digital Publishing Institute Proceedings, 2(7): 358. Kim, Y. and Van Zyl, J.J. (2009). A time-series approach to estimate soil moisture using polarimetric radar data, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 47(8): 2519-2527. Kim, Y.H.; Oh, J.H. and Kim, Y.I. (2014). Comparative Analysis of the Multispectral Vegetation Indices and the Radar Vegetation Index, Agricultural and forest meteorology, 32(6): 607-615. Kim, Y.; Jackson, T.; Bindlish, R.; Lee, H. and Hong, S. (2011). Radar vegetation index for estimating the vegetation water content of rice and soybean, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 9(4): 564-568. Kumar, S.D.; Rao, S.S. and Sharma, J.R. (2013). Radar Vegetation Index as an alternative to NDVI for monitoring of soyabean and cotton. In Proceedings of the XXXIII INCA International Congress (Indian Cartographer), Jodhpur, India (pp. 19-21). Lee, J.S.; Ainsworth, T.L.; Wang, Y. and Chen, K.S. (2014). Polarimetric SAR speckle filtering and the extended sigma filter, IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, 53(3): 1150-1160. Lee, J.S.; Grunes, M.R. and De Grandi, G. (1999). Polarimetric SAR speckle filtering and its implication for classification, IEEE Transactions on Geoscience and remote sensing, 37(5): 2363-2373. Li, P.; Jiang, L. and Feng, Z. (2014). Cross-comparison of vegetation indices derived from Landsat-7 enhanced thematic mapper plus (ETM+) and Landsat-8 operational land imager (OLI) sensors, Remote Sensing, 6(1): 310-329. Ling, F.; Li, Z.; Chen, E. and Wang, Q. (2009). Comparison of ALOS PALSAR RVI and Landsat TM NDVI for forest area mapping, In 2009 2nd Asian-Pacific Conference on Synthetic Aperture Radar (pp. 132-135). IEEE. Lymburner, L.; Beggs, P.J. and Jacobson, C.R. (2000). Estimation of canopy-average surface-specific leaf area using Landsat TM data, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 66(2): 183-192. Maleki, M.; Tavakkoli Sabour, S.; Zeaieanfirouzabadi, P. and Raeisi, M. (2018). Comparison of optic and radar data for terrain feature extraction, Journal of RS and GIS for Natural Resources, 9(2): 93-107. Moghaddam, M.H.R.; Sedighi, A.; Fasihi, S. and Firozjaei, M.K. (2018). Effect of environmental policies in combating aeolian desertification over Sejzy Plain of Iran, Aeolian research, 35: 19-28. Puleo, J.A.; Farquharson, G.; Frasier, S.J. and Holland, K.T. (2003). Comparison of optical and radar measurements of surf and swash zone velocity fields, Journal of Geophysical Research: Oceans, 108(C3). Rahman, M.M.; Moran, M.S.; Thoma, D.P.; Bryant, R.; Collins, C.H.; Jackson, T. ... and Tischler, M. (2008). Mapping surface roughness and soil moisture using multi-angle radar imagery without ancillary data, Remote Sensing of Environment, 112(2): 391-402. Shwetha, H.R. and Kumar, D.N. (2015). Prediction of land surface temperature under cloudy conditions using microwave remote sensing and ANN, Aquatic Procedia, 4: 1381-1388. Ramezani, M.R. and Sahebi, M.R. (2015). Forest Biomass Estimation Using SAR and Optical Images, Journal of Geospatial Information Technology, 3(1): 15-26. Rocha, A.V. and Shaver, G.R. (2009). Advantages of a two band EVI calculated from solar and photosynthetically active radiation fluxes, Agricultural and Forest Meteorology, 149(9): 1560-1563. Rouse Jr, J.; Haas, R.H.; Schell, J.A. and Deering, D.W. (1974). Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. Sinha, S.; Jeganathan, C.; Sharma, L.K. and Nathawat, M.S. (2015). A review of radar remote sensing for biomass estimation, International Journal of Environmental Science and Technology, 12(5): 1779-1792. Sobrino, J. A.; Jimenez-Munoz, J.C. and Paolini, L. (2004). Land surface temperature retrieval from LANDSAT TM 5, Remote Sensing of environment, 90(4): 434-440. Stolz, M.; Li, M.; Feng, Z.; Kunert, M. and Menzel, W. (2018). High resolution automotive radar data clustering with novel cluster method, In 2018 IEEE Radar Conference (RadarConf18) (pp. 0164-0168). IEEE. Tucker, C.J. (1979). Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation, Remote sensing of Environment, 8(2): 127-150. Ullah, S.; Skidmore, A.K.; Naeem, M. and Schlerf, M. (2012). An accurate retrieval of leaf water content from mid to thermal infrared spectra using continuous wavelet analysis, Science of the total environment, 437: 145-152. Xu, H. (2006). Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery, International journal of remote sensing, 27(14): 3025-3033. Yue, X.; Zhao, J.; Li, Z.; Zhang, M.; Fan, J.; Wang, L. and Wang, P. (2017). Spatial and temporal variations of the surface albedo and other factors influencing Urumqi Glacier No. 1 in Tien Shan, China, Journal of Glaciology, 63(241): 899-911. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 639 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 644 |