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La Tetedetection: Outil D’evaluation et de Suivi de la Secheresse: Etude de Cas Liban

المصدر: أوراق ثقافية: مجلة الآداب والعلوم الإنسانية
الناشر: د محمد أمين الضناوي
المؤلف الرئيسي: Sassine, Sally (Author)
مؤلفين آخرين: Hamze, Ali (Co-Author)
المجلد/العدد: مج1, ع4
محكمة: نعم
الدولة: لبنان
التاريخ الميلادي: 2019
الشهر: تشرين الثاني
الصفحات: 553 - 571
ISSN: 2663-9408
رقم MD: 1093370
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الفرنسية
قواعد المعلومات: AraBase
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المستخلص: This study, aims to promote a tool that can be used in monitoring and assessing drought in Lebanon, which could be used in the Arab world. This tool is the result of the application of remote sensing space capabilities through which monitoring could be very useful for the development of a system of monitoring and warning to drought. The study is based on the analysis of the evolution of drought on a monthly scale using satellite images from TERRA satellite. The data used are, firstly the synthesis of decadal NDVI, and weekly summaries of the index LST (Land Surface Temperature) from the MODIS instrument on board TERRA. The method is to create two indices: VCI (Vegetation Condition Index) for vegetation and TCI (Temperature Condition Index) for the temperature and the average monthly temperature ranges weekly. Each index shows us the condition of vegetation and surface temperature; the two combined using an algorithm, to obtain images of the index VHI (Vegetation Health Index) and the average monthly temperature ranges obtained weekly LST accrues from us if we are moving towards desertification and drought so.

Cette étude, a pour objet de promouvoir un outil qui peut être utilisé pour le suivi et l’évaluation de la sécheresse au Liban. Cet outil est le résultat de l’application de la télédétection spatiale qui, grâce à sa capacité de surveillance continue, pourrait s’avérer très utile pour la mise au point d’un système de surveillance et d’alerte précoce à la sécheresse. L’étude est basée sur l’analyse de l’évolution de la sécheresse à l’échelle mensuelle utilisant des images satellitaires provenant du satellite TERRA. Les données utilisées sont les synthèses décadaires de NDVI (NormalizedDifferenceVegetation Index) et les synthèses hebdomadaires de LST (Land surface température) issues du capteur MODIS à bord de TERRA. La méthode consiste à créer deux indices: VCI (Vegetation Condition Index) pour la végétation et TCI (Temperature Condition Index) pour la température ainsi que la moyenne mensuelle des amplitudes thermiques hebdomadaires. Chaque indice nous indique la condition de végétation et la température de surface ; leur combinaison à l’aide d’un algorithme, permet de produire des images de l’indice VHI (Vegetation Health Index).

ISSN: 2663-9408