1استادیار پژوهشی، بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان کردستان، سازمان تحقیقات آموزش و ترویج کشاورزی، سنندج، ایران
2استادیار پژوهشی، پژوهشکده حفاظت خاک و آبخیزداری، تهران، ایران
چکیده
اطلاع دقیق از میزان رطوبت ونوسانهای آن میتواند، راهکاری مناسب در جهت تهیه نقشههای رطوبت لایة سطحی خاک، پیشبینی وقوع طوفانهای خاک و ریزگردها، پیشبینی سیل، خشکسالی وسایر پدیدههای اقلیمی، تعیین فصل چرای دام در مراتع و تعیین زمان کشت و آبیاری گیاهان فراهم نماید. در این مطالعه جهت برآورد و تعیین رطوبت خاک از شاخصPerpendicular Soil Moisture Index (PSMI) مستخرج از تصاویر لندست8 استفاده شد. با استفاده از دادههای میدانی ارتباط مابین این شاخص و رطوبت خاک مشخص گردید. پس از اصلاحات رادیومتریک و هندسی تصاویر و نرمالسازی دادههای میدانی، پردازش تصاویر ماهوارهای و استخراج شاخص PSMI انجام شد. آنالیز رگرسیون ساده مابین دادههای میدانی و مقادیر شاخص در زمانهای مختلف صورت گرفت. در ادامه صحت نقشههای تولیدی با شاخصهای آماری شامل ضریب تبیین (R2 ) جذر میانگین مربعات خطا (RMSE) و میانگین خطا (ME ) و ضریب کارایی نش ساتکلیف تعیین گردید. نتایج نشان دادند که مقادیر برآورد شده با شاخص PSMI وابستگی کامل به فصل و وضعیت پوشش گیاهی داشته و در فصل رویش و بالابودن ضریب سبزینگی، دقت برآورد بالا و در فصول خواب پوشش گیاهی، همبستگی ضعیف و متوسط با دادة میدانی دارد. میانگین ضریب R2 در تمامی زمانهای نمونهبرداری حدود 0.65 میباشد. از یافته های این پژوهش می توان نتیجه گرفت که از این شاخص میتوان جهت پایش رطوبت خاک در مناطق با پوشش گیاهی مناسب، برنامهریزی آبیاری در عرصه های کشاورزی، آغاز و پایان فصل چرای دام در مراتع استفاده کرد.
Monitoring changes in soil surface moisture by analyzing the time series of Landsat 8 data, in Gavdare watershed, Kurdistan Province
نویسندگان [English]
Salahudin Zahedi1؛ Bagher Ghermezcheshmeh2
1Soil Conservation and Watershed Management Research department, of Kurdistan Agricultural and natural Resources research and Education Center,, Sanandaj, Iran
2Assistant Professor, Soil Conservation and Watershed Management Research Institute, Tehran, Iran
چکیده [English]
Accurate information about the amount of moisture and its fluctuations can provide a suitable solution for preparing soil surface moisture maps, predicting the occurrence of soil storms and dust, forecasting floods, droughts and other climatic phenomena, determining the irrigation time table and determining the grazing season. In this study, the Perpendicular Soil Moisture Index (PSMI) extracted from Landsat8 images was used to estimate and determine suface soil moisture. Using field data, the relationship between this index and soil moisture was determined. After radiometric and geometric corrections of images and normalization of field data, processing of satellite images and extraction of PSMI index were performed. Simple regression analysis between field data and index values was performed at different times. Then, the accuracy of production maps with statistical indicators including Coefficient of Correlation (R2), Root mean square error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE) and Nash Sutcliffe efficiency coefficient were determined. The results showed Estimated values with PSMI index are completely dependent on the season and vegetation status. In the growing season and the high greenness coefficient, the accuracy of estimation is high. In dormant seasons, vegetation has a weak and moderate correlation with field data. the average coefficient of R2 in all sampling times was about 0.65. From the findings of this study, it can be concluded that this index can be used to monitor soil moisture in areas with suitable vegetation, irrigation planning in agricultural areas, the beginning and end of livestock grazing season.