
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 623 |
تعداد مقالات | 6,502 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,645,639 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,243,439 |
برآورد میزان پتانسیل ترسیب کربن در مزارع سویا با استفاده از شاخصهای گیاهی سنجش از دور (مطالعه موردی شهرستان گرگان، استان گلستان) | ||
پژوهشهای تولید گیاهی | ||
دوره 29، شماره 1، فروردین 1401، صفحه 19-37 اصل مقاله (1.14 M) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jopp.2022.18657.2752 | ||
نویسندگان | ||
سمانه بخشنده1؛ حسین کاظمی* 2؛ افشین سلطانی3؛ بهنام کامکار4 | ||
1دانشجوی دکتری رشته زراعت، دانشکده تولید گیاهی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، ایران. | ||
2نویسنده مسئول، دانشیار گروه زراعت، دانشکده تولید گیاهی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، ایران. | ||
3استاد گروه زراعت، دانشکده تولید گیاهی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، ایران | ||
4استاد گروه زراعت، دانشکده تولید گیاهی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان و دانشگاه فردوسی مشهد، ایران. | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: نگرانیهای ناشی از مقدار کربن وارد شده به جوّ و اثرات آن روی اقلیم، روز به روز در حال افزایش است. در رویکرد جدید مدیریت بوم نظامهای کشاورزی، خدمت ترسیب کربن بجای انتشار کربن در حال جایگزین شدن است. از اینرو، تهیه اطلاعات دقیق از توزیع مکانی میزان زیستتوده و پتانسیل ترسیب کربن کشت بومها، یک عامل ضروری است. بنابراین، هدف از این پژوهش، استفاده از شاخصهای گیاهی سنجش از دور، برای برآورد میزان پتانسیل ترسیب کربن در زیستتوده گیاهی سویا (Glycine max L.) در زمینهای زراعی شهرستان گرگان بود. مواد و روشها: این مطالعه در کشت بومهای سویای شهرستان گرگان واقع در استان گلستان در سال زراعی 1396-1395 انجام شد. به منظور انجام این مطالعه، از تصاویر ماهواره سنتینل 2 تاریخ 17/9/2017 استفاده شد. با استفاده از 250 نقطه کنترلزمینی، دقت تصاویر بعد از انجام تصحیحات هندسی و رادیومتری مورد بررسی قرار گرفت. در بخش مزرعه ای از 150 مزرعه نمونههای گیاهی در مرحله حداکثر رشد رویشی گیاه سویا به صورت تصادفی با استفاده از کوادرات 5/0 × 5/0 تهیه و به آزمایشگاه تحقیقات زراعی دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان منتقل گردید. سپس وزن خشک نمونههای گیاهی محاسبه و با استفاده از روش احتراق میزان کربن موجود در زیستتوده هوایی تعیین شد. برای تهیه نقشه سطح زیر کشت سویا، از طبقهبندی نظارت شده با استفاده از الگوریتم حداکثر و حداقل احتمال اطمینان استفاده گردید. دقت این طبقهبندی با واقعیت زمینی بر اساس مقدار صحت کلی و ضریب کاپا مورد ارزیابی قرارگرفت. در این مطالعه شاخصهای گیاهی شاخص نرمال شده اختلاف پوشش گیاهی ((NDVI، شاخص پوشش گیاهی تفاضلی (DVI)، نسبت شاخص پوشش گیاهی (RVI) و شاخص پوشش گیاهی با اصلاح انعکاس خاک (SAVI) محاسبه شد. سپس رابطه رگرسیونی بین شاخصهای گیاهی و میزان زیستتوده و پتانسیل ترسیب کربن در نرمافزار SPSS 16، برقرار شد. بعد از انتخاب برترین شاخص گیاهی، در گام بعدی نقشههای زیستتوده گیاهی و میزان پتانسیل ترسیب کربن با استفاده از نرمافزار 10.6 Arc GIS تهیه شد. سپس با استفاده از روشهای گروهبندی، میزان زیستتوده و میزان پتانسیل ترسیب کربن در چهار طبقه تفکیک گردید. یافتهها: در این مطالعه سطح زیرکشت سویا در شهرستان گرگان 71/12333 هکتار برآورد گردید. نتایج نشان داد که مقدار ضریب صحت کلی در روش طبقهبندی حداقل فاصله از میانگین، 87 درصد و در روش حداکثر احتمال 92 درصد و مقدار ضریب کاپا نیز به ترتیب برابر با 79/0 و 93/0 بدست آمد. براساس تجزیه رگرسیونی، شاخص DVI برای تهیه نقشه زیستتوده و پتانسیل ترسیب کربن بخاطر داشتن بیشترین ضریب تبیین (86/0) و کمترین مقدار RMSE انتخاب شد. براساس نتایج، بیشترین مقدار پتانسیل ترسیب کربن از 78/1924 تا 18/2526 کیلوگرم در هکتار، در نواحی مرکزی و شرقی شهرستان، به دست آمد و کمترین مقدار آن از 43/919 تا 83/1313 کیلوگرم در هکتار در نواحی غرب و جنوب غربی شهرستان مشاهده شد. نتیجهگیری: در این آزمایش شاخص DVI توانست برآورد بهتری از پتانسیل ترسیب کربن در مزارع سویا نشان دهد. با توجه به داشتن دقت بالا، سهولت و کم هزینه بودن فناوری سنجش از دور از جمله محاسبه شاخصهای گیاهی، میتوان از این فناوری برای تخمین زیستتوده و برآورد پتانسیل کربن گیاهان زراعی در کشت بومها استفاده نمود. | ||
کلیدواژهها | ||
ترسیب کربن؛ سنجش از دور؛ شاخص گیاهی؛ زیستتوده | ||
مراجع | ||
1.Bogunovic, I., Trevisani, S., Pereira, P. and Vukadinovic, V. 2018. Mapping soil organic matter in the Baranja region (Croatia): Geological and anthropic forcing parameters. Sci. Total Environ. 643: 335-345.
2.Nichol, J.F. and Sarker, M.L.R. 2011. “Improved biomass estimation using the texture parameters of two high-resolution optical sensors.” IEEE Trans. Geosci. Rem. Sens. 49: 3. 930-946.
3.Ghasemi, N., Sahebi, M.R. and Mohammadzadeh, A. 2013. “Biomass estimation of a temperate deciduous forest using wavelet analysis.” IEEE Trans. Geosci. Rem. Sens. 51: 2. 765-776. (In Persian)
4.Abdi, N., Madah Arefi, H. and Zahedi Amiri, J. 2009. Estimation of carbon sequestration in Gon rangelands of Markazi province (Case study: Malmir rangeland in Shazand region). Iran. Rangel. Desert Res. 15: 2. 269-282.(In Persian)
5.Bao, Y., Gayo, W. and Gayo, Z. 2009. Estimation of winter wheat biomass based on remote sensing data at various spatial and spectral resolutions. Earth Sci.3: 1. 118-128.
6.Chao, ZH., Liu, N., Zhang, P., Ying, T. and Song, K. 2019. Estimation methods developing with remote sensing information for energy biomass: A comparative review. Biomass Bioenergy. 122: 414-425.
7.Pordel, F., Ebrahimi, A. and Azizi, Z. 2017. Modeling of canopy green cover of coral rangeland vegetation during the growing season using spectral parameters of OLI sensor. J. Surv. Sci. Technol.7: 6. 36-44. (In Persian)
8.Zheng, G., Chen, J. and Tian, Q. 2007. Combining remote sensing imagery and forest age inventory. J. Environ. Manage. 85: 3. 616-623.
9.Liu, P. 2015 “A survey of remote-sensing big data”. Front. Environ. Sci. 3: 1-6.
10.Chi, M., Plaza, A., Benediktsson, J.A., Sun, Z., Shen, J. and Zhu, Y. 2016.“Big data for remote sensing: Challenges and opportunities.” Proc. IEEE. 104: 2207-2219.
11.Khanal, S., Fulton, J., Klopfenstein, A., Douridas, N. and Shearer, S. 2018. “Integration of high resolution remotely sensed data and machine learning techniques for spatial prediction of soil properties and corn yield.” Comput. Elec. Agric. 153: 213-225.
12.Zarrine, A., Naderi Khorasgani, M. and Asadi Brojeni, A. 2012. Estimation of range land cover in Tang Sayad region (Chaharmahal and Bakhtiari province) using IRS-P6LISS-III satellite data. Environ. Sci. 37: 61. 117-130. (In Persian)
13.Shafiee, H. and Hosseini, S.M. 2012. Survey of vegetation with the help of satellite data in Sistan region. J. Plant Ecol. 3: 91-105. 35-49. (In Persian)
14.Mohammadi, M., Ebrahimi, A. and Haghzade, A. 2012. Capability of IRS satellite data in estimating vegetation canopy (Case study: Chaharmahaland Bakhtiari). J. Rene. Nat. Res.3: 1. 41-54. (In Persian)
15.Fathololoumi, S., Vaezi, A.R., Alavipanah, S.K. and Ghorbani, A. 2020. Modeling Soil Organic Carbon Variations Using Remote Sensing Indices in Ardabil Balikhli Chhay Watershed. Iran. Soil Water Res.51: 2417-2429. (In Persian)
16.Elahee, F. 2016. Assessment of wheat and canola residues as capability in four basins of Golestan province. Master Thesis. Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources. 76p. (In Persian)
17.Yousefi, S., Tazeh, M., Mirzaee, S., Moradi, H.R. and Tavangar, F. 2011. Comparison of different classification algorithms in satellite imagery to produce land use map (Case study: Noor city). J. Appl. RS GIS Tech. Nat. Res. Sci. 2: 15-23.
18.Uttaruk, Y. and Laosuwan, T. 2016. Remote sensing based vegetation indices for estimating above ground carbon sequestration in Orchards. Agric. Forest. 62: 4. 193-201.
19.Neumann, M. and Smith, P. 2018. Carbon uptake by European agricultural land is greater than in forests and could be increased further. Sci. Total Environ. 643: 902-911.
20.Bindu, G., Poornima Rajan, E.S., Jishnu, K. and Ajith, J. 2020. Carbon stock assessment of mangroves using remote sensing and geographic information system. Egypt. J. Remote Sens. Space Sci. 23: 1. 1-9.
21.Griebel, A., Metzen, D., M Boer, M., Brton, C.V.M. Renchon, A.A., Andrews, H.M. and Pendall, E. 2020. Using a paired tower approach and remote sensing to assess carbon sequestration and energy distribution in a heterogeneous sclerophyll forest. Sci. Total Environ. 699: 13-39.
22.Alizadeh, P., Kamkar, B., Shataee, S. and Kazemi, H. 2018. Estimation of changes in land area under wheat and soybean cultivation using satellites images classification techniques in west of Golestan province. Appl. Res. Field. Crops. 31: 41-61. (In Persian)
23.Ministry of Agriculture Jihad. 2016. Agricultural Statistics: Crop Products. First Volume. Center for Statistics and Information. (In Persian)
24.Alavi Panah, S.K. 2008. Application of Remote Sensing in Earth Sciences, University of Tehran Press. 478p. (In Persian) 25.Mishra, N., Haque, M.O., Leigh, L., Aaron, D., Helder, D. and Markham, B. 2014. Radiometriccross calibration of Landsat 8 operational land imager (OLI) and Landsat 7 enhanced thematic mapper plus (ETM+). Rem. Sens.6: 12. 12619-12638.
26.Fatemi, B. and Rezaee, Y. 2010. Fundamentals of Remote Sensing. Azadeh Publications. 25p. (In Persian)
27.Hadjimitsis, D.G., Papadavid, G., Agapiou, A., Themistocleous, K., Toulios, L. and Clayton, C.R.I. 2010. Atmospheric correction for satellite remotely sensed data intended for agricultural applications: impact on vegetation indices. Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 10: 89-95.
28.Ahrari, A.H. 2018. Training in processing and preparing Sentinel satellite data 2. Amirkabir Univ. Technology Publications. 57p. (In Persian)
29.Huete, A.R. 1988. A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sens. Environ. 25: 295-309.
30.Rouse, J.W., Haas, R.H., Schell, J.A. and Deering, D.W. 1974. Monitoring the vernal advancement and retrogradiation (green wave effect) of natural vegetation. NASA/GSFC, Type III, final report, Greenbelt, MD.
31.Pocas, I., Cunha, M., Pereira, L.S. and Allen, R.G. 2013. Using remote sensing energy balance and evapotranspiration to characterize montane landscape vegetation with focus on grass and pasture lands. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 21: 159-172.
33.Damavandi, H. and Darvish Sefat, A.A. 1999. Investigation of the use of satellite data in the identification and classification of saline lands by digital method. P 238-254. The 6th Tehran Surveying Conference. (In Persian)
34.Chuanga, W.C., Lina, C.Y., Chiena, C.H. and Choub, W.C. 2011. Application of Markov-Chain model for vegetation restoration assessment and landslide areas caused by a catastrophic earthquake in Central Taiwan. Ecol. Modell. 222: 835-845.
35.Mather, P.M. and Tso, B. 2009. Classification methods for remotely sensed data. CRC Press, New York.
36.Darvish Sefat, A.A. and Zare, A. 1998. Investigation of satellite data capability for preparing vegetation map in arid and semi-arid regions (Case study: in Ghaen region). Iranian J. Nat. Res. Fac. Nat. Res. 51: 2. 47-52. (In Persian)
37.Akbari Poursalimi, S. and Nickfar, M. 2018. Prediction of urban development using Sentinel satellite images by neural network method. J. Technol. Aerosp. Eng. 2: 3. 22-13. (In Persian)
38.Khajeddin, S. and Pormanafi, S. 2007. Determining the level of Zayandehrood rice fields in Isfahan region with digital data from IRS satellite sensors. J. Agric. Sci. Technol. Nat. Res. 11: 1. 513-527. (In Persian)
39.Mayer, D.G. and Butler, D.G. 1993. Statistical validation. Ecol. Model.68: 21-32.
40.Power, M. 1993. The predictive validation of ecological and environmental methods. Ecol. Model. 68: 33-50.
41.Smith, P., Smith, J.U., Powlson, D.S., McGill, W.B., Arah, J.R.M., Chertov, O.G., Coleman, K., Franko, U., Frolking, S., Jenkinson, D.S., Jensen, L.S., Kelly, R.H., Klein-Gunnewiek, H., Komarov, A.S., Li, C., Molina, J.A.E., Mueller, T., Parton, W.J., Thornley, J.H.M. and Whitmore, A.P. 1997. A comparison of the performance of nine soilorganic matter models using datasets from seven long-term experiments. Geoderma. 81: 153-225.
42.Polidori, A., Turpin, B.J., Davidson, C.I., Rodenburg, L.A. and Maimone, F. 2008. Organic PM2.5: fractionation by polarity, FTIR spectroscopy, and OM/OC ratio for the Pittsburgh aerosol. Aerosol Sci. Technol. 42: 233-246.
43.Fahim Nejad, H., Soof Baf, S.R., Alimohammadi, A. and Valdan Zooj, M.J. 2007. Differentiation of agricultural products using Hyperion hyperspectral data, Geomatics Conference, Tehran.(In Persian)
44.Ziaeian Firoozabadi, P., Sayyad Bidhendi, L. and Eskandari Node, M. 2009. Preparing a map and estimating the area under rice cultivation in Sari city using radar satellite images. Nat. Geo. Res. 68: 45-58. (In Persian)
45.Rezaei, M., Raeini Sarjaz, M., Shahnazari, A. and Vazifedoust, M. 2014. Estimation of paddy fieldrice yield in the Sephidrood using Landsat images (case study: Some Sara). Iranian J. Irrig. Drain. 3: 8. 591-601.(In Persian)
46.Aricak, B. 2015. Estimating above-ground carbon biomass using Satellite image reflection values: A case study in camyazi forest directorate, Turkey. Sumar. List. 139: 7-8. 369-376.
47.Roujean, J.L. and Breon, F.M.1995. Estimating PAR absorbed byvegetation from bidirectional reflectance measurement. Remote Sens. Environ. 51: 375-384.
48.Darvishzade, R., Metkan, A.A. and Eskandari, N. 2011. Evaluation of spectral indices extracted from ALOS-AVNIR2 images to estimate the biomass of rice crop. Geograph. Lands. 14: 61-73. (In Persian)
49.Poorghayyomi, H. and Khajeddin, S.J. 2011. Investigating the role of vegetation in carbon sequestration using remote incineration technology. Master Thesis, Isfahan University of Technology. Fac. Nat. Res. 138p.(In Persian) | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 430 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 323 |