| تعداد نشریات | 31 |
| تعداد شمارهها | 834 |
| تعداد مقالات | 8,015 |
| تعداد مشاهده مقاله | 14,852,479 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 9,586,506 |
ارزیابی مکانی شدت بیابانزایی نرماشیر با شاخص DDI | ||
| مخاطرات محیط طبیعی | ||
| مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده، انتشار آنلاین از تاریخ 23 مهر 1404 اصل مقاله (3.37 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22111/jneh.2025.50889.2098 | ||
| نویسنده | ||
| مهدی فیض اله پور* | ||
| استادیار، گروه جغرافیا، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران | ||
| چکیده | ||
| بیابانزایی یکی از پدیده های مخرب زیست محیطی در سراسر جهان به شمار می آید. این تحقیق با هدف ترسیم درجه بیابانزایی در منطقه نرماشیر کرمان در سال 2023 با استفاده از ماهواره لندست 8 انجام شد. در ابتدا با استفاده از روش تبدیل کلاهک زنگوله ای TCT، سه شاخص روشنایی کلاهک زنگوله ای (TCB)، سبزی (TCG) و رطوبت (TCW) استخراج شد. در دومین مرحله، شاخصهای تفاوت نرمال شده پوشش گیاهی (NDVI) و albedo برآورد گردید. در مرحله بعدی بر اساس ترکیب TCG-TCB، NDVI-albedo و TCW-TCB، تحلیل رگرسیون خطی انجام شد. نتایج نشان داد که همبستگی بالایی به میزان 77/0- بین TCW و TCB برقرار بوده و بین NDVI با albedo همبستگی بسیار ضعیفی معادل 25/0 ایجاد شده است. بیشترین همبستگی مثبت به میزان 49/0 در بین شاخصهای TCW و TCG دیده می شود. با توجه به بیشترین مقادیر همبستگی و بر اساس روابط رگرسیونی بین TCW با TCB شاخصی برای درجه بندی بیابانزایی ایجاد شده و به پنج طبقه بیابانزایی خیلی کم، کم، متوسط، زیاد و خیلی زیاد تقسیم گردید. بر این اساس تنها 9/6 درصد از منطقه مورد مطالعه دارای شدت بیابانزایی خیلی زیاد بوده و 5/10 درصد از شدت بیابانزایی زیاد برخوردار هستند. دقت کلی این شاخص معادل 2/91 بوده است. این روش به علت سادگی و توانمندی بالا، از قابلیت بالایی در مدیریت و حفاظت از اراضی خشک و نیمه خشک برخوردار است. | ||
| کلیدواژهها | ||
| تبدیل کلاهک زنگوله ای؛ albedo؛ NDVI؛ TCW-TCB؛ نرماشیر | ||
| مراجع | ||
|
سرگزی، حسین.، اونق، مجید.و بارانی، حسین. (1398). بررسی و رتبه بندی عوامل مدیریت تخریب زمین و بیابان زایی دشت سیستان، مخاطرات محیط طبیعی، 8(21)، 129-146. 10.22111/jneh.2019.25122.1407
صالح پور جم، امین.و طباطبایی، محمودرضا. (1397). بررسی اثر خصوصیات خاک شناسی بر پتانسیل بیابان زایی مخروط افکنه ها با کاربرد روش AHP-FUZZY SAW(مطالعه موردی: مخروط افکنه های مشرف به ارتفاعات حلقه دره وجارو، منطقه اشتهارد)، مخاطرات محیط طبیعی، 17(3)، 195-212. 10.22111/jneh.2018.19785.1236
Afrasinei, G.M., Melis, M.T., Buttau, C., Arras, Zerrim, A., Guied, M., Ouessar, M., Essifi, B., Zaied, M.B., & Jlali, A. (2017). Classification Methods for Detecting and Evaluating Changes in Desertification-Related Features in Arid and Semi-arid Environments. Euro-Mediterr. Journal for Environmental Integration, 2(1), 14. https://doi.org/10.1007/s41207-017-0021-1 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), Journal of Applied Remote Sensing, 11, 016025. https://doi.org/10.1117/1.JRS.11.016025 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. Eur. Journal for Remote Sensing. 51, 352–374. https://doi.org 10.1080/22797254.2018.1439343 Ait Lamqadem, A., Saber, H., & Rahimi, A. (2017). Spatiotemporal Changes of Vegetation in the Middle Draa Valley Oasis: A Case Study of M’hamid El Ghizlane Oasis (Morocco). European Scientific Journal. 13, 115–132. https://doi.org/10.19044/esj.2017.v13n24p115 Becerril-Piña, R., Díaz-Delgado, C., Mastachi-Loza, C.A., & González-Sosa, E. (2016). Integration of remote sensing techniques for monitoring desertification in Mexico. Human and Ecological Risk Assessment: International Journal. 22, 1323–1340. https://doi.org/10.1080/10807039.2016.1169914 Crist, E.P., Laurin, R., & Cicone, R.C. (1986). Vegetation and Soils Information Contained in Transformed Thematic Mapper Data. Proceedings of International Geoscience and Remote Sensing 86 Symposium, Zurich, Switzerland, 8, 1465–1470. Gillespie, T.W., Ostermann-Kelm, S., Dong, C., Willis, K.S., Okin, G.S., & MacDonald, G.M. (2018). Monitoring changes of NDVI in protected areas of southern California. Ecological Indicators, 88, 485–494. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2018.01.031 Guang, Y., Dong, C., Xinlin, H., Aihua, L., Mingjie, Y., & Xiaolong, L. (2017). Land use change characteristics affected by water saving practices in Manas River Basin, China, using Landsat satellite images. International Journal of Agricultural Biological Engineering. 10(6), 123–133. Guo, Q., Fu, B., Shi, P., Cudahy, T., Zhang, J., & Xu, H. (2017). Satellite Monitoring the Spatial-Temporal Dynamics of Desertification in Response to Climate Change and Human Activities across the Ordos Plateau, China. Remote Sensing, 9(6), 525-542. https://doi.org/10.3390/rs9060525 Hill, J., Stellmes, M., Udelhoven, T., Röder, A., & Sommer, S. (2008). Mediterranean desertification and land degradation: Mapping related land use change syndromes based on satellite observations. Glob. Planet Change. 64, 146–157. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2008.10.005 Huang, S., & Siegert, F. (2006). Land cover classification optimized to detect areas at risk of desertification in North China based on SPOT VEGETATION imagery. Journal of Arid Environment. 67, 308–327. https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2006.02.016 Jackson, R.D., Idso, S.B., & Otterman, J. (1975). Surface Albedo and Desertification. Science, 189, 1012–1015. https://doi.org/10.1126/science.189.4207.1012 Jenks, G.F., 1963. Generalization in statistical mapping. Annals of the Association of American Geographers. 53, 15–26. Jin, S., & Sader, S.A. (2005). Comparison of time series tasseled cap wetness and the normalized difference moisture index in detecting forest disturbances. Remote Sensing of Environment, 94(3), 364–372. https://doi.org/10.1016/j.rse.2004.10.012 Kauth, R.J., & Thomas, G.S. (1976). The Tasselled Cap—A Graphic Description of the Spectral-Temporal Development of Agricultural Crops as Seen by LANDSAT. In Proceedings of the Symposium on Machine Processing of Remotely Sensed Data, West Lafayette, IN, USA, 29 June–1 July 1976; Swain, P.H., Ed.; Institute of Electrical and Electronics Engineers, Purdue University Press: West Lafayette, IN, USA, 41–51. 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, 64–77. https://doi.org/10.1016/j.asr.2015.10.006 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. Agriculture for Meteorology. 102, 125–137. https://doi.org/10.1016/S0168-1923(00)00101-5 Liu, Q., Liu, G., Huang, C., & Xie, C. (2015). Comparison of tasselled cap transformations based on the selective bands of Landsat 8 OLI TOA reflectance images. International Journal of Remote Sensing. 36, 417–441. https://doi.org/10.1080/01431161.2014.995274 Liu, Q., Liu, G., & Huang, C. (2018). Monitoring desertification processes in the Mongolian Plateau using MODIS tasseled cap transformation and TGSI time series. Journal of Arid Land, 10, 12–26. Ma, Z., Xie, Y., Jiao, J., li, L., & Wang, X. (2011). The Construction and Application of an Aledo-NDVI-Based Desertification Monitoring Model. Procedia Environmental Science. 10, 2029–2035. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2011.09.318 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, 110-127. https://doi.org/10.3390/rs90201010 Nedkov, R. (2017). Orthogonal transformation of segmented images from the satellite Sentinel-2. Comptes rendus l’Academie bulgare des Sciences, 70(5), 687–692. Pan, J., & Quin, X. (2010). Extracting desertification from Landsat imagery using a feature space composed of vegetation index and albedo: a case study of Zhangye oasis and its adjacent areas. Science Mapping. 3, 193–195. 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. https://doi.org/10.1007/s11069-013-0665-3 Tromp, M., & Epema, G.F. (1998). Spectral mixture analysis for mapping land degradation in semi-arid areas. Geology. Mijnb. 77, 153–160 UNCCD. (1994). United Nations Convention to Combat Desertification in those Countries Experiencing Serious Drought and/or Desertification, particularly in Africa; United Nations Convention to Combat Desertification: Paris, France. Vorovencii, I. (2016). Assessing and monitoring the risk of land degradation in Baragan Plain, Romania, using spectral mixture analysis and Landsat imagery. Environmental Monitoring Assessment. 188(7), 439-457. https://doi.org/10.1007/s10661-016-5446-5 Wang, X., Hua, T., Lang, L., & Ma, W. (2017). Spatial differences of aeolian desertification responses to climate in arid Asia. Glob. Planet Change. 148, 22–28. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2016.11.008 Xiao, J., Shen, Y., Ryutaro, T., & Bayaer, W. (2005). Detection of land desertification and topsoil grain size using remote sensing. International Geoscience Remote Sensing. 1, 198–201. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2005.1526141 Zanchetta, A., Bitelli, G., & Karnieli, A. (2016). Monitoring desertification by remote sensing using the Tasselled Cap transform for long-term change detection. Natural Hazards, 83, 223–237. https://doi.org/10.1007/s11069-016-2342-9 Zeng, Y., Xiang, N., & Feng, Z. (2006). Albedo-NDVI Space and Remote Sensing Synthesis Index Models for Desertification Monitoring. Science Geography. 26, 75–81. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.108230. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 505 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 124 |
||