ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







تحديد درجات الجفاف في شمال غربي سوريا باستخدام الأدلة الطيفية TVI, LAI, EVI من منتجات صور MODIS الفضائية

العنوان بلغة أخرى: Identifying Drought Classes in Northwest Syria Using MODIS Satellite Image Spectral Indices EVI, LAI, TVI
المصدر: المجلة العلمية لجامعة الملك فيصل - العلوم الأساسية والتطبيقية
الناشر: جامعة الملك فيصل
المؤلف الرئيسي: قرموقة، سوزان فتحى (مؤلف)
مؤلفين آخرين: الخالد، إياد أحمد (م. مشارك), الحاج أحمد، أحمد (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج20, ع1
محكمة: نعم
الدولة: السعودية
التاريخ الميلادي: 2019
الشهر: يونيو
الصفحات: 27 - 39
ISSN: 1658-0311
رقم MD: 1056509
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: science
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
الجفاف الزراعي | الغطاء النباتي | Cover Vegetation | Drought Agricultural
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: أصبحت مراقبة ظاهرة الجفاف وتحديد أثرها في الغطاء النباتي أسهل من ذي قبل نتيجة لظهور التقنيات الحديثة، كتقنية الاستشعار عن بعد التي تتميز بالشمولية وبتوفير التكلفة والجهد بالمقارنة مع الطرق التقليدية. هدفت الدراسة إلى استخدام الأدلة Enhanced Vegetation lndex(EVT) :الدليل النباتي المحسن و Leaf Area Index (LAI) دليل المساحة الورقية وLand surface temperature(I.ST) درجة حرارة سطح الأرض من منتجات MODIS، لتحديد درجات التأثر بالجفاف الزراعي في شمال غرب سوريا للفترة 2001-2016، بحساب الدليل الحراري النباتيThermal Vegetation lndex(TVI) ، وأظهرت النتائج إمكانية استخدام البيانات الفضائية في دراسة الظواهر البيئية وقدرتها على توضيح التوزع المكاني هذه الظواهر؛ حيث أشارت النتائج إلى أن عام 2003 هو الأقل تأثرا بالجفاف، بينما عام 2016 هو الأشد جفافا؛ إذ كانت نسبة مساحة المناطق المتأثرة بالجفاف الشديد جدا 39.42%' 88.26% على التوالي من المساحة الكلية لمنطقة الدراسة، وأن معامل الارتباط بين الهطول المطري وكل من EVI وLAI عند مستوى دلالة 0.05 كان0.57=r،0.59 =r على التوالي، لتشير إلى علاقة طردية لم تصل لدرجة المعنوية، بينما معامل الارتباط مع TVIسجل قيمة معنوية سالبةr=-0.65 عند مستوى دلالة 0.05، دل ذلك على أن دليل الجفاف TVI كان أكثر دقة من دليليLAI وEVI في تحديد حالة الجفاف وشدته وتوزعه المكاني والجغرافي.

Drought monitoring and determining its impact on vegetation cover has become easier due to the emergence of modern technologies, such as remote sensing which are comprehensive, cost and efforts effective compared to traditional methods. The study aimed to use the MODIS image products, Enhanced Vegetation Index (EVI), Leaf Area Index (LAI), Land Surface Temperature (LST) to determine drought classes in northwest Syria for the period from 2001-2016 in relation to agriculture throughout the calculation of the thermal vegetation index (TVI). The results showed the possibility of using spatial data to study environmental phenomena in addition to their ability to allocate the spatial distribution of these phenomena. The results indicated that the year 2003 was the least affected by drought, while 2016 was the driest. The percentage of areas affected by very dry drought class were 39.42% , and 88.26% of the total examined area for these years, respectively. The correlation coefficient of precipitation with EVI, LAI was 0.57 and 0.59, respectively indicating an insignificant positive relationship. Meawhile, the coefficient of correlation with TVI recorded a significant negative mean value of - 0.65 at 0.05 significance level. This indicates that TVI index is more feasible and efficient than LAI and EVI in Defining drought severity and its spatial distribution.

ISSN: 1658-0311