تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,501 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,103,541 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,209,751 |
تولید نقشههای دمای سطح زمین با قدرت تفکیک مکانی بالا از دادههای ماهواره Sentinel-2، )مطالعه موردی: اصفهان) | ||
تحقیقات آب و خاک ایران | ||
دوره 53، شماره 12، اسفند 1401، صفحه 2775-2791 اصل مقاله (2.35 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2023.350130.669385 | ||
نویسندگان | ||
محمدحسین تقی خانی1؛ سمیه سیما* 2؛ ایمان رییسی دهکردی3؛ نعمت الله کریمی4 | ||
1گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی عمران و محیط زیست، دانشگاه تربیت مدرس، تهران ، ایران | ||
2گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی عمران و محیط زیست، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران | ||
3گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی عمران و محیط زیست، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران. | ||
4موسسه تحقیقات آب، وزارت نیرو ، تهران، ایران. | ||
چکیده | ||
پایش دمای سطح زمین با استفاده از فنآوری سنجش از دور و بررسی تغییرات زمانی و مکانی آن در مطالعات مختلفی نظیر تغییرات کاربری اراضی، کشاورزی و تشخیص خشکسالی به ویژه در مقیاس محلی اهمیت دارد. با این وجود در حال حاضر محصولات دمای سطح که از قدرت تفکیک مکانی و زمانی بالا برخوردار باشند در دسترس نیست. از این رو، استفاده از مدلهای ریزمقیاس سازی به منظور تولید نقشه دمای سطح با قدرت تفکیک مکانی بالا از سنجندههای با قدرت تفکیک زمانی مناسب مورد توجه قرار گرفته است. در این مطالعه، با استفاده از مدل PyDMS و تصاویر سنتینل 2، ریزمقیاس نمایی دمای سطح زمین حاصل از تصاویر ماهوارهای سنتینل 3 انجام و نقشه دمای سطح زمین با قدرت تفکیک مکانی 20 متر در شهر اصفهان تولید و نتایج حاصل از این مدل با دادههای اندازهگیری زمینی دمای سطح در عمق 5 سانتیمتری ایستگاههای هواشناسی صحتسنجی شد. نتایج نشانگر ضریب همبستگی بالاتر از 74/0 در هر 3 ایستگاه و خطای RMSE معادل 7/6، 0/4 و 5/15 درجه سلسیوس به ترتیب در سه ایستگاه اصفهان، کبوترآباد و فرودگاه به ترتیب معادل می باشد. همچنین االگوی مکانی دمای سطح حاصل از این مدل با الگوی مکانی محصولات دمای سطح لندست 8، سنتینل 3 و مادیس تطبیق دارد. یافتههای این پژوهش حاکی از امکان تولید نقشههای دمای سطح زمین با قدرت تفکیک مکانی 20متر و گام زمانی کمتر از هفتهای با استفاه از الگوریتم PyDMS و اعمال تصحیح اریبی با دادههای زمینی است. تولید نقشههای دمای سطح با قدرت تفکیک مکانی و زمانی بالا برای بسیاری از کاربردها نظیر مدیریت خاک و محصول، برآورد تبخیرتعرق و مدیریت آب آبیاری مفید است. | ||
کلیدواژهها | ||
محصولات دمای سطح ماهوارهای؛ ریزمقیاس سازی؛ سنجش از دور حرارتی | ||
مراجع | ||
Agam, N., Kustas, W. P., Anderson, M. C., Li, F., & Neale, C. M. U. (2007). A vegetation index based technique for spatial sharpening of thermal imagery. Remote Sensing of Environment, 107(4), 545–558. https://doi.org/10.1016/j.rse.2006.10.006 Akbari, D., & Moradizadeh, Mina. (2017). Enhancement of Spatial Resolution of Thermal Bands Using Vegetation and Impervious Surface Indices. Iranina Remote Sensing & GIS. Vol. 9, No. 3. 33-44.(In Persian) Anderson, M. C., Norman, J. M., Kustas, W. P., Houborg, R., Starks, P. J., & Agam, N. (2008). A thermal-based remote sensing technique for routine mapping of land-surface carbon, water and energy fluxes from field to regional scales. Remote Sensing of Environment, 112(12), 4227–4241. https://doi.org/10.1016/j.rse.2008.07.009 Ataei, H., & Hasheminasab, S. (2015). Evaluation and zoning of air pollution in Isfahan using ArcGIS software. 1st National Conference on Environmental Science, Payam Noor University, Isfahan, Iran. Drusch, M., del Bello, U., Carlier, S., Colin, O., Fernandez, V., Gascon, F., Hoersch, B., Isola, C., Laberinti, P., Martimort, P., Meygret, A., Spoto, F., Sy, O., Marchese, F., & Bargellini, P. (2012). Sentinel-2: ESA’s Optical High-Resolution Mission for GMES Operational Services. Remote Sensing of Environment, 120, 25–36. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.11.026 Duan, S. B., Li, Z. L., Li, H., Göttsche, F. M., Wu, H., Zhao, W., Leng, P., Zhang, X., & Coll, C. (2019). Validation of Collection 6 MODIS land surface temperature product using in situ measurements. Remote Sensing of Environment, 225, 16–29. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.02.020 Ermida, S. L., Soares, P., Mantas, V., Göttsche, F. M., & Trigo, I. F. (2020). Google earth engine open-source code for land surface temperature estimation from the landsat series. Remote Sensing, 12(9). https://doi.org/10.3390/RS12091471 Faraj, Z., Kaviani, A., & Daneshkar Arasteh, P. Evaluation of DisTRAD and TsHARP Sharpening methods in order to increase the spatial resolution of MODIS thermal images. (2021). Journal of water and soil resources protection. 11(2). 133-147.(In Persian) Gao, F., Kustas, W. P., & Anderson, M. C. (2012). A data mining approach for sharpening thermal satellite imagery over land. Remote Sensing, 4(11), 3287–3319. https://doi.org/10.3390/rs4113287 Guzinski, R., & Nieto, H. (2019a). Evaluating the feasibility of using Sentinel-2 and Sentinel-3 satellites for high-resolution evapotranspiration estimations. Remote Sensing of Environment, 221, 157–172. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.11.019 Guzinski, R., & Nieto, H. (2019b). Evaluating the feasibility of using Sentinel-2 and Sentinel-3 satellites for high-resolution evapotranspiration estimations. Remote Sensing of Environment, 221, 157–172. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.11.019 Guzinski, R., Nieto, H., Sandholt, I., & Karamitilios, G. (2020). Modelling high-resolution actual evapotranspiration through Sentinel-2 and Sentinel-3 data fusion. Remote Sensing, 12(9). https://doi.org/10.3390/RS12091433 Harris, S., Veraverbeke, S., & Hook, S. (2011). Evaluating spectral indices for assessing fire severity in chaparral ecosystems (Southern California) using modis/aster (MASTER) airborne simulator data. Remote Sensing, 3(11), 2403–2419. https://doi.org/10.3390/rs3112403 Huang, R., Huang, J., Zhang, Ch., & Ma, H., Zhuo, W.,Chen, Y., & Zhu, D., Wu, Q., Mansaray, L. (2020). Soil temperature estimation at different depths, using remotely-sensed data. Journal of Integrative Agriculture. 19. 277-290. 10.1016/S2095-3119(19)62657-2. Huryna, H., Cohen, Y., Karnieli, A., Panov, N., Kustas, W. P., & Agam, N. (2019). Evaluation of TsHARP utility for thermal sharpening of Sentinel-3 satellite images using Sentinel-2 visual imagery. Remote Sensing, 11(19). https://doi.org/10.3390/rs11192304 Jeganathan, C., Hamm, N. A. S., Mukherjee, S., Atkinson, P. M., Raju, P. L. N., & Dadhwal, V. K. (2011). Evaluating a thermal image sharpening model over a mixed agricultural landscape in India. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 13(2), 178–191. https://doi.org/10.1016/j.jag.2010.11.001 Khodaghli, M. (2008). The final report of drought zoning in Isfahan Province. The Center of agricultural research and natural resources of Isfahan Province.(In Persian) Malakar, N. K., Hulley, G. C., Hook, S. J., Laraby, K., Cook, M., & Schott, J. R. (2018). An Operational Land Surface Temperature Product for Landsat Thermal Data: Methodology and Validation. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 56(10), 5717–5735. https://doi.org/10.1109/TGRS.2018.2824828 Pahlevanzadeh, N., Janalipour, M., abbaszadeh teharni, N., and farhanj, F. (2019). Accuracy Improvement of Land Surface Temperature Extracted from Thermal Bands of Landsat Satellite using Linear Regression and Ground Observations. Geography and Environmental Planning, 30(3), 59-78. 10.22108/gep.2019.118336.1179.(In Persian) Slayer, K. (2022). Landsat 8-9 Collection 2 (C2) Level 2 Science Product (L2SP) Guide. Department of the Interior U.S. Geological Survey. Song C Y, Jia L, Menenti M. 2014. Retrieving high-resolution surface soil moisture by downscaling AMSR-E brightness temperature using MODIS LST and NDVI data. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 7, 935–942. Tran, D. X., Pla, F., Latorre-Carmona, P., Myint, S. W., Caetano, M., & Kieu, H. v. (2017). Characterizing the relationship between land use land cover change and land surface temperature. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 124, 119–132. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.01.001 Tan X, Luo S, Li H, Hao X, Wang J, Dong Q, Chen Z. Investigating the Effects of Snow Cover and Vegetation on Soil Temperature Using Remote Sensing Indicators in the Three River Source Region, China. Remote Sensing. 2022; 14(16):4114. https://doi.org/10.3390/rs14164114 Voogt, J. A., & Oke, T. R. (2003). Thermal remote sensing of urban climates. Remote Sensing of Environment, 86(3), 370–384. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(03)00079-8 Wang, J. W., Chow, W. T. L., & Wang, Y. C. (2020). A global regression method for thermal sharpening of urban land surface temperatures from MODIS and Landsat. International Journal of Remote Sensing, 41(8), 2986–3009. https://doi.org/10.1080/01431161.2019.1697009 Weng, Q., Lu, D., & Schubring, J. (2004). Estimation of land surface temperature-vegetation abundance relationship for urban heat island studies. Remote Sensing of Environment, 89(4), 467–483. https://doi.org/10.1016/j.rse.2003.11.005 Zhanga, Y., Odeh, I. O. A., & Ramadan, E. (2013). Assessment of land surface temperature in relation to landscape metrics and fractional vegetation cover in an urban/peri-urban region using landsat data. International Journal of Remote Sensing, 34(1), 168–189. https://doi.org/10.1080/01431161.2012.712227 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 459 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 353 |