
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 623 |
تعداد مقالات | 6,502 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,644,781 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,242,172 |
اندازهگیری عمق برف و بررسی مؤلفهی دما در ارتباط با ویژگی برف | ||
مجله پژوهشهای حفاظت آب و خاک | ||
دوره 28، شماره 4، دی 1400، صفحه 187-206 اصل مقاله (1.59 M) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jwsc.2022.19570.3502 | ||
نویسندگان | ||
صیاد اصغری سراسکانرود* 1؛ شیوا صفری2؛ الهام ملانوری3 | ||
1نویسنده مسئول، استاد گروه جغرافیای طبیعی، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران. | ||
2دانشجوی کارشناسیارشد گروه جغرافیای طبیعی، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران | ||
3دانشجوی کارشناسیارشد گروه جغرافیای طبیعی، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران. | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: با توجه به نقش مهم برف در چرخهی آب زمین، بررسی خصوصیات برف بهویژه در مناطق کوهستانی، ضروری به نظر میرسد. فنآوری سنجشازدور میتواند جهت مطالعه مناطق بزرگ با وضوح مکانی و زمانی بالا استفاده شود. سنجندههای راداری با روزنه مجازی با باندهای فرکانسی بزرگ و طولموجهای کوچک و قابلیت نفوذپذیری زیاد در این دست از مطالعات ترجیح داده میشوند. فن تداخلسنجی راداری باوجود اینکه حجم اطلاعات حاصل از تحلیل اینترفرومتری بالا است، یک ابزار قدرتمند در محاسبه عمق برف بوده و مجموعه داده سنتینل 1 به دلیل دسترسی آسان در مطالعات تداخلسنجی ترجیح داده میشوند. از طرفی امروزه ارتباط LST با ویژگیهای برف مورد توجه بسیاری از محققین میباشد. در مطالعهی حاضر از فن تداخلسنجی راداری جهت برآورد عمق برف و همچنین از سامانه ابری Google Earth Engine در برآورد خصوصیات برفی ازجمله عمق و سطح پوشش برفی استفاده شده است. همچنین ارتباط بین مؤلفه دما و سطح و عمق برف نیز مورد بررسی قرار گرفته است. مواد و روش: حوضه لیقوان با وسعتی حدود 185 کیلومترمربع در شمال غرب کشور و در استان آذربایجان شرقی واقع شده است. در این مطالعه برای استخراج عمق برف از ۴ تصویر راداری سنتینل ۱ مربوط به بازه زمانی آذر تا اسفند ۱۳۹۸ و یک تصویر راداری مربوط به شهریور ۱۳۹۸ با فرمت SLC جهت پیادهسازی تداخلسنجی راداری در نرمافزار SARSCAPE استفاده شده است. جهت افزایش دقت بخشی از کار از سامانه Google Earth Engine استفاده شده است. بههمین منظور برای استخراج سطح پوشش برفی و مساحت آن از محصول روزانه NDSI سنجنده مودیس و محصول ماهانه NDSI-DEPTH جهت استخراج میانگین عمق برف مربوط به هریک از ماههای برفی در سامانه ابری Earth Engine Google استفاده شد. همچنین از محصول روزانه MOD11A1 سنجنده مودیس جهت تهیه نقشه دما برای بررسی رابطه دما با ویژگی برف استفاده شد. یافتهها: بررسی نقشه سطوح برفی حضور برف در تمام ماههای بازه زمانی موردمطالعه، در منطقه را نشان داده و بیشترین تمرکز سطوح برفی در مناطق مرتفع مشاهده شد. با توجه به خروجیهای سامانه Earth Engine Google بیشترین و کمترین مقدار سطح پوشش برف به ترتیب مربوط به دیماه با ۱۸۰ کیلومترمربع و آذرماه با مقدار ۸۳ کیلومترمربع محاسبهشده است. متوسط بیشترین و کمترین مقدار عمق برف به ترتیب مربوط به ماههای بهمن و آذر بوده که با بهرهگیری از فن تداخلسنجی راداری مقادیر ۳۲ و ۹ سانتیمتر و با استفاده محصول SnowDepth-inst در سامانه Earth Engine Google مقادیر ۲۴ و ۴ سانتیمتر را نشان داده است. همچنین بررسیهای حاصل از نقشههای دما مقادیر کمینه و بیشینه 14- و 5- درجه سانتیگراد را نشان داد. مقادیر مربوط به تحلیل رگرسیونی بین سری زمانی دمای سطح زمین و سطح پوشش برف به ترتیب 003/0 و 020/3- برای پارامترهای SIG وz به دست آمد. مقدار متغیر R2 نیز در ارتباط با بررسی همبستگی عمق برف و دما نیز 0/47 به دست آمد. نتیجهگیری: نتایج این پژوهش بیانگر قابلیت هر دو روش فن تداخل سنجی راداری و کد نویسی در سامانه گوگل ارث انجین در محاسبهی عمق برف میباشد. نقشهها و مقادیر عمق برف به دست آمده میتواند ابزار مناسب جهت مدیریت منابع آبی منطقه برای مصارف گوناگون باشد. همچنین بررسی نتایج ضرایب رگرسیونی رابطه معنی داری بین متغیر LST و عمق وسطح پوشش برف نشان داد. بطوریکه رابطه معکوس بین دو مؤلفه LST و پوشش برفی (SC) و LST و عمق برف و همچنین رابطه مستقیم بین کاهش دما و LST را نشان داد. کلمات کلیدی: تداخلسنجی راداری، سنتینل 1، عمق سنجی برف، حوضه آبخیز لیقوان، Google earth engine. | ||
کلیدواژهها | ||
تداخلسنجی راداری؛ سنتینل 1؛ عمق سنجی برف؛ حوضه آبخیز لیقوان؛ Google earth engine | ||
مراجع | ||
1.Aalami, M., and Hosseinzadeh, H. 2014. Modeling Rainfall – Runoff Process in Lighvan Chai Basin Using Conditional Threshold Temperature Neuron. Journal of Water and Soil Science, 20: 2. 97-110. (In Persian)
2.Alhossaini Almodaresi, A., Hatami, J., and Sarkargar, A. 2016. Calculating the physical properties of snow, using differential radar interferometry and TerraSAR-X and MODIS images. Journal of RS & GIS for Natural Resources. 7: 2. 59-75. (In Persian) 3.Asghari, S., and Emami, H. 2019. Monitoring the earth surface temperature and relationship land use with surface temperature using of OLI and TIRS Image. Journal of Applied researches in Geographical Sciences. 19: 53. 195-215. (In Persian)
4.Asghari, A., and Modirzadeh, R. 2020. Estimation of changes in snow depth in Ardabil and Sarein city using Sentinel1 satellite data with Radar interferometry method. Journal of Iran-Water Resources Research. 16: 1. 394-407. (In Persian)
5.Evans, J., and Kruse, F. 2014. Determination of snow depth using elevation differences determined by interferometric SAR (InSAR). Reseach gate. 1-5. DOI: 10.1109/ IGARSS. 2014. 6946586.
6.Geetha Priya, M., and Krishnaveni, D. 2019. An Approach to Measure Snow Depth of Winter Accumulation at Basin Scale Using Satellite Data. International Journal of Computer and Information Engineering. 13: 2. 70-74.
7.Goldstein, M., and Werner, L. 1998. Radar interferogram filtering for geophysical applications. Geophysical Research Letters, 25: 21. 4035-4038.
8.Halabian, A., and Solhi, S. 2020.Snow-cover and Land Surface Temprature investigation, related to the Elevation as a Topographic Factor in the Central Alborz Mountain. Journal of Quantitative geomorphological research. 9: 2. 227-249. (In Persian)
9.Hall, D.K., Riggs, G.A., and Salomonson, V. 1995. Development of methods for mapping global snow cover using moderate resolution imaging Spectroradiometer data. Journal of Remote Sensing of Environment, 54: 127-140.
10.Hui, L., Zou, W., Guangjun, H., and Wang, M. 2017. Estimating Snow Depth and Snow Water Equivalence Using Repeat-Pass Interferometric SAR in the Northern Piedmont Region of the Tianshan Mountains, Journal of Sensors, https://doi.org/10.1155/2017/8739598.
11.Keikhosravi Kinay, M., and Masoudian, A. 2017. Exploring the Role of Land Surface Temperature on Distribution of Snow Coverage in Iran by Remote Sensing Data. Journal of Geographyand Development, 15: 49. 189-204.(In Persian)
12.Maghsoudi, Y., and Mahdavi, S. 2015. Fundamentals of Radar Remote Sensing, Khajeh Tasir al-Din Tusi University of Technology, First Edition, 290p.(In Persian) 13.Manickam, S., and Barros, A. 2020. Parsing Synthetic Aperture Radar Measurements of Snow in Complex Terrain: Scaling Behaviour and Sensitivity to Snow Wetness and Landcover. Journal of remote sensing, 12: 483. 1-31.
14.McNally, A., Rui, H., and Loeser, C. 2021. FLDAS: Famine Early Warning Systems Network (FEWS NET) Land Data Assimilation System. https:// developers.google.com/earth.
15.Meyer, F. 2019. Sentinel-1 InSAR processing using the Sentinel-1 toolbox, Alaska satellite facility. Journal of Adapted from coursework developed,4: 1. 1-18.
16.Raziei, T. 2017. Identification of the temperature regimes of Iran using multivariate methods. Iranian Journal of Geophysics, 11: 2. 15-35. (In Persian)
17.Roostaei, S., Mokhtari, D., and Ashrafi Fini, Z. 2018. Identification and monitoring of domain instability by differential intermetal processingIn the Taleghan watershed. Quantitative geomorphological researches, 7: 3. 18-30. (In Persian)
18.Seifi, H., and Feizizadeh, B. 2019. Application of interferometric method and radar remote sensing images to estimate the depth of snow and water discharge, Case Study: (Yamchie Basin). Iran-Water Resources Research, 15: 1. 341-355. (In Persian)
19.Seifi, H., and Gorbani, I. 2019. Estimating snow cover trends using Object-Oriented Methods and images received from OLI and TIRS sensors (Case Study: Sahand Mountain). scientific - Research Quarterly of Geographical Data (SEPEHR), 28: 109. 77-91.(In Persian)
20.Shojaei Anari, M., Khabazi, M., and Karimi, S. 2020. Analysis of changes in snow reservoirs for planning and management of dehydration (Case Study: Sarab Halilroud Area inKerman Province). Regional Planning, 9: 36. 167-184. (In Persian)
21.Thiebault, K., and Young, S. 2020. Snow cover change and its relationship with land surface temperature and vegetation in northeastern North America from 2000 to 2017, International Journal of Remote Sensing, 41: 21. 8453-8474.
22.Tsai, Y., Dietz, A., Oppelt, N., and Kuenzer, C. 2019. Remote sensing of snow cover using Spaceborne SAR: A review. Remote Sensing 11: 1456. 1-44.
23.Vahidi, M., Jafarzadeh, A., Fakheri Fard, A., Sadeghi, H., Rezaei Moghadam, M., and Valizadeh Kamran, Kh. 2015. Investigation of land cover and land use changes in Liqvan catchment area in East Azarbaijan province. Journal of Geographical Space, Volume. 15: 49. 100-75. (In Persian)
24.Varade, D., Maurya, A.K., Dikshit, O., Singh, G., and Manickam, S. 2019. Snow depth in Dhundi: An estimate based on weighted bias corrected differential phase observations of dual polarimetric bi-temporal Sentinel-1 data. International Journal of Remote Sensing, 41: 8. 3031-3053.
25.Yan, D., Huang, C., Ma, N., and Zhang Y. 2020. Improved Landsat-Based Water and Snow Indices for Extracting Lake and Snow Cover/Glacier in the Tibetan Plateau. Journal of water,12: 1339. 1-16.
26.Zhang, Q., and Ban, Y. 2011. "Evaluation of urban expansion and its impact on surface temperature in Beijing, China", Joint Urban Remote Sensing Event Munich, Germany,11: 13. 357-360. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 663 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 404 |