تعیین مناسب‌ترین شاخص پوشش‌گیاهی برای تهیه نقشه شدت بیابان‌زایی در مناطق خشک به کمک تصاویر ماهواره سنتینل

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

استادیار، مجتمع آموزش عالی سراوان، سراوان، ایران.

چکیده

پوشش‌گیاهی یکی از مهمترین مؤلفه‌های کلیدی در مناطق خشک برای کاهش تاثیر فرسایش و شناخت شدت بیابان‌زایی به حساب می‌آید. کاهش پوشش‌گیاهی منجر به افزایش سپیدایی (آلبدوی) سطحی می‌شود. تهیه نقشه شدت بیابان‌زایی در سریع‌ترین زمان و کمترین هزینه یکی از دغدغه‌های دولت‌ها برای شناخت سریع مناطق بحرانی و تخریب شده می‌باشد. در پژوهش حاضر برای شناسائی بهترین شاخص پوشش‌گیاهی برای تهیه نقشه شدت بیابان‌زایی در منطقه خشک سیستان از داده‌های MSIL-1C ماهواره سنتینل 2 استفاده شده است. برای این هدف رابطه بین میزان سپیدایی سطح زمین و هر یک از شاخص های مختلف پوشش‌گیاهی از جمله NDVI، RVI، DVI، PVI، SAVI و TSAVI مورد ارزیابی قرار گرفت. پس از تعیین رابطه رگرسیون خطی بین سپیدایی و هریک از شاخص‌های مذکور رابطه شدت بیابان‌زایی مربوطه استخراج و نقشه شدت بیابان‌زایی منطقه مورد بررسی در پنج کلاس طبقه‌بندی گردید. نتایج نشان داد که در منطقه مورد مطالعه قوی ترین رابطه بین دو شاخص Albedo و NDVI وجود دارد به طوری که ضریب همبستگی برابر با 0.63 بود. کمترین میزان همبستگی بین دو شاخص سپیدایی و PVI  به مقدار 0.372 بدست آمد. بر اساس پژوهش حاضر بهترین شاخص پوشش‌گیاهی از بین شاخص‌های مورد ارزیابی برای تهیه نقشه‌های شدت بیابان‌زایی در منطقه سیستان شاخص NDVI بود. بر اساس این شاخص 20.3% منطقه در کلاس شدید و 32.92% منطقه در کلاس متوسط بیابان‌زایی طبقه‌بندی گردید.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


  1. Ait Lamqadem, A., Saber, H., & Pradhan, B. (2018). Quantitative assessment of desertification in an arid Oasis using remote sensing data and spectral index techniques. Remote Sensing, 10(12), 1862.
  2. Afrasinei, G. M., Melis, M. T., Buttau, C., Bradd, J. M., Arras, C., & Ghiglieri, G. (2017). Assessment of remote sensing-based classification methods for change detection of salt-affected areas (Biskra area, Algeria). Applied Remote Sensing, 11(1), 016025.
  3. Afrasinei, G. M., Melis, M. T., Arras, C., Pistis, M., Buttau, C., & Ghiglieri, G. (2018). Spatiotemporal and spectral analysis of sand encroachment dynamics in southern Tunisia. European Journal of Remote Sensing, 51(1), 352–374.
  4. Bercerril-Pina, R., Diaz-Delgado, C., Mastachi-Loza, C. A., & Gonzales-Sosa, E. (2016). Integration of remote sensing techniques for monitoring desertification in Mexico. Human and Ecological Risk Assessment, 22(6), 1323-1340.
  5. Cordeiro, M. C., Santos, N. A., Alcantra Silva, V. M., Melo Luiz, D., & Silva, V. P. R. (2015). Case Study: Identification of desertification in the years 1999, 2006 and 2011 in Mossoró-rn. Hyperspectral Remote Sensing, 5(4), 101-106.
  6. Eftekhari, R., Shahriyari, A. R., & Ekhtesasi, M. R. (2015). Assessment and preparation of map for the potential and actual condition of desertification by emphasizing on wind erosion using MICD Model at the southwest of Hirmand township. Geography and Development, 13(38), 139- 150. (in Farsi)
  7. Feng, J., Ding, J. L., & Wei, W. Y. (2018). A study of soil salinization in Weigan and kuqa rivers Oasis based on Albedo-MSAVI. feature space. China Rural Water Hydropower, 2, 147–152.
  8. Fozuni, L. Fakhireh, A., & Ekhtesasi, M. R. (2012). Asessmaent of desertification using of modify MEDALUS Model in Sistan plain (The east of Iran). Elixir Geoscience, 47, 8950-8955.
  9. Jahantigh, M., & Jahantigh, M. (2020). Study effect of flood productivity on vegetation changes using field work and LANDSAT satellite images (Case study: Shandak of Sistan region). RS & GIS for Natural Resources, 10(4), 57-73. (in Farsi)
  10. Han, L., Zhang, Z., Zhang, Q., & Wan, X. (2015). Desertification assessments in the Hexi corridor of northern China’s Gansu province by remote sensing. Natural Hazards, 75(3), 2715–2731.
  11. http://scihub.copernicus.eu/
  12. Karnieli, A., Qin, Z., Wu, B., Panov, N., & Yan, F. (2014). Spatio-temporal dynamics of land-use and land-cover in the mu us sandy land, China, using the change vector analysis technique. Remote Sensing, 6(10), 9316-9339.
  13. Lamchin, M., Lee, J. Y., Lee, W. K., Lee, E. J., Kim, M., Lim, C. H., Choi, H. A. & Kim, S. R. (2016). Assessment of land cover change and desertification using remote sensing technology in a local region of Mongolia. Advances in Space Research, 57(1), 64–77.
  14. Lamchin, M., Lee, W. K., Jeon, S. W., Lee, J. Y., Song, C., Piao, D., Lim, C. H., khaulenbek, A., & Navaandorj, I. (2017). Correlation between desertification and environmental variables using remote sensing techniques in Hogno Khaan, Mongolia. Sustainability, 9(4), 581.
  15. Li, S. G., Harazono, Y., Oikawa, T., Zhao, H. L., He, Z.Y., & Chang, X. L. (2000). Grassland desertification by grazing and the resulting micrometeorological changes in Inner Mongolia. Agricultural and Forest Meteorology, 102, 125–137.
  16. Ma, Z., Xie, Y., Jiao, J., Li, L., & Wang. X. (2011). The Construction and application of an Albedo-NDVI based desertification monitoring model. Procedia Environmental Sciences, 10(Part C), 2029 – 2035.
  17. Mohammad Ghasemi, S., Zehtabian, Gh. R., & Ahmadi, H. (2008). Assessment of desertification intensity based on water index using Medalus methodology. Pajouhesh & Sazandgi in natural resources, 21(3-80), 59-67. (in Farsi)
  18. Naegeli, K., Damm, A., Huss, M., Wulf, H., Schaepman, M., & Hoelzle, M. (2017). Cross-comparison of Albedo products for glacier surfaces derived from airborne and satellite (Sentinel-2 and LANDSAT 8) optical data. Remote Sensing, 9(2), 110.
  19. Pan, J., & Li, T. (2013). Extracting desertification from LANDSAT TM imagery based on spectral mixture analysis and Albedo- vegetation feature space. Natural Hazards, 68(2), 915–927.
  20. Parvari Asl, S. H., Pahlavanravi, A., & Moghaddam Nia, A. R. (2010). Classification of desertification intensity using ESAs model in Neiyatak region (Sistan, Iran). Range and Watershed Management, Iranian Journal of Natural Resources, 63(2), 149-163. (in Farsi)
  21. Querino, C.A.S., Beneditti, C.A., Machado, N.G., da Silva, M.J.G., da Silva Querino, J.K.A., dos Santos Neto, L.A., & Biudes, M. S. (2016). Spatiotemporal NDVI, LAI, Albedo, and surface temperature dynamics in the southwest of the Brazilian Amazon forest. Applied Remote Sensing, 10(2), 026007.
  22. Rahimi, M., Damavandi, A. A., & Jafarian, V. (2014). Investigating remote sensing applications in evaluating and monitoring land degradation and desertification. Geographical Data (SEPEHR), 22(88), 115-128. (in Farsi)
  23. Scott, D. A., & Smart, M. (1999). Wetlands of the Sistan basin, south Caspian and Fars, Islamic Republic of Iran, Ramsar Convention Monitoring Procedure Report No.26.
  24. Wang, Y., Zhang, J., Tong, S., & Guo, E. (2017). Monitoring the trends of aeolian desertified lands based on time-series remote sensing data in the Horqin Sandy Land, China. Catena, 157, 286–298.
  25. Wei, H., Wang, J., Cheng, K., Li, G., Ochir, A., Davaasuren, D., & Chonokhuu, S. (2018). Desertification information extraction based on feature space combinations on the Mongolian plateau. Remote Sensing, 10(10), 1614.
  26. Wei, H., Wang, J., & Han, B. (2020). Desertification information extraction along the China–Mongolia railway supported by multisource feature space and geographical zoning modeling. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 13, 392-402.
  27. Yaduvanshi, A., Srivastava, P. K., & Pandey, A. C. (2015). Integrating TRMM and MODIS satellite with socio-economic vulnerability for monitoring drought risk over a tropical. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 83(84), 14-27.
  28. Zhao, , Wang, X., Novillo, C. J., Arrogante-Funes, P., Vázquez-Jiménez, R., & Maestre, F. T. (2018). Albedo estimated from remote sensing correlates with ecosystem multifunctionality in global drylands. Arid Environment, 157, 116–123. 
  29. Zolfaghari, F., Shahriyari, A., Fakhireh, A., Rashki, A. R., Noori, S., & Khosravi, H. (2011). Assessment of desertification potential using IMDPA model in Sistan plain. Watershed Management Research (Pajouhesh & Sazandegi), 24(2-91), 97-107. (in Farsi)
  30. Zolfaghari, F., Shahriyari, A., Fakhireh, A. (2013). Evaluate the effect of vegetation cover on land degradation process using IMDPA model and GIS (Case study: Sistan plain). Applied RS & GIS Techniques in Natural Resource Science, 4(1), 69-77. (in Farsi)