تعداد نشریات | 30 |
تعداد شمارهها | 690 |
تعداد مقالات | 6,766 |
تعداد مشاهده مقاله | 11,001,817 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 7,412,060 |
تحلیل طیفی آتشسوزی جنگل بر اساس شاخص +NBR و مقایسه آن با شاخصهای طیفی در ماهواره سنتینل 2 (منطقه مورد مطالعه: روستای بهارستان) | ||
مخاطرات محیط طبیعی | ||
مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده، انتشار آنلاین از تاریخ 24 مرداد 1403 | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22111/jneh.2024.48813.2047 | ||
نویسنده | ||
مهدی فیض اله پور* | ||
استادیار گروه جغرافیا، دانشگاه زنجان | ||
چکیده | ||
نظارت بر مناطق سوخته را می توان به راحتی با استفاده از تصاویر چند طیفی ماهواره ای انجام داد. برای نمایش تفاوت بین مناطق پوشش گیاهی سالم و مناطق سوخته شده، شاخص هایی ارائه شده است. برای جلوگیری از خطا و بهینه سازی نتایج، بر اساس وضعیت بازتابی باندهای ماهواره سنتینل 2، شاخص نسبت سوختگی نرمال شده +NBR ارائه شد. کارایی این شاخص با مقایسه آن با چهار شاخص دیگر در منطقه ای با وسعت 4/47 کیلومتر مربع در قسمت پایین دست منطقه حیران در مرز بین ایران و جمهوری آذربایجان در حوالی روستای بهارستان تائید شد. برای دستیابی به این هدف، دو رویکرد تک زمانی و دو زمانی اتخاذ شد. برای جداسازی پیکسل های نواحی سوخته شده و نواحی فاقد سوختگی، روش تفاضل گیری بین دوره های قبل و بعد از آتش سوزی در تاریخ های 8 ژانویه 2021 و 25 ژانویه 2021 به کار گرفته شد. برای ارزیابی کارایی شاخص ها، ماتریس های سردرگمی، ساخته شده و با یکدیگر مقایسه شدند. شاخص +NBR به دلیل حذف توده های ابر و پهنه آبی که در شاخص های دیگر به اشتباه طبقه بندی شده بودند، به نتایج مطلوبی دست یافته است. مقادیر ضریب همبستگی پیرسون نیز نشان داد که شاخص NBR و NDSWIR با مقادیر 95/0 از بیشترین همبستگی با شاخص +NBR برخوردار بوده و شاخص MIRBI با مقادیر 16/0 از کمترین همبستگی برخوردار بوده است. این در حالیست که شاخص +NBR با بیشترین ضریب کاپا به میزان 92/0 از قابلیت بالایی در تشخیص مناطق متاثر از آتش سوزی برخوردار است. | ||
کلیدواژهها | ||
شاخص های سوختگی نرمال شده؛ شاخص طیفی؛ آتش سوزی جنگل؛ سنتینل 2؛ گردنه حیران | ||
مراجع | ||
امامی، حسن؛ شهریاری، حسن. (1398). کمی سازی عوامل محیطی و انسانی در وقوع آتش سوزی جنگل با روش های RS و GIS مناطق حفاظت شده ارسباران، فصلنامه اطلاعات جغرافیایی، دوره 28، شماره 112، 53- 33.
جانباز قبادی، غلامرضا. (1398). بررسی مناطق خطر آتش سوزی جنگل در استان گلستان بر اساس شاخص خطر آتش سوزی (FRSI) با بهره گیری از تکنیک (GIS)، نشریه تحلیل فضایی مخاطرات محیطی، دوره 6، شماره 3، 102- 89.
رودسرابی، زهره؛ سام خانیانی، علی؛ کیانی، عباس. (1401). مروری بر روش های مبتنی بر سنجش از دور در شناسایی و پایش آتش سوزی جنگل، نشریه سنجش از دور و GIS ایران، دوره 14، شماره 4، 52- 19.
عابدی قشلاقی، حسن؛ ولی زاده کامران، خلیل. (1397). ارزیابی . پهنه بندی خطر آتش سوزی جنگل با استفاده از تکنیک های تصمیم گیری چند معیاره و GIS، مجله مخاطرات محیط طبیعی، دوره 7، شماره 15، 66- 49.
عبدی، امید؛ شتایی، شعبان؛ شیروانی، زینب؛ نقوی، محمد رضا. (1390). اثر مدیریت جنگل روی آتش سوزی جنگل های استان گلستان در سال 1389 با استفاده از GIS، نشریه تحقیقات حمایت و حفاظت جنگل ها و مراتع ایران، دوره 9، شماره 2، 108- 100.
فرج زاده، منوچهر؛ قویدل رحیمی، یوسف؛ مکری، ساحل. (1394). تجزیه و تحلیل آتش سوزی جنگل با منشا آب و هوایی با داده های ماهواره ای در منطقه البرز، نشریه تحلیل فضایی مخاطرات محیطی، دوره 2، شماره 3، 104- 83.
Arellano-Pérez, S., Ruiz-González, A. D., Álvarez-González, J. G., Vega-Hidalgo, J. A., Díaz-Varela, R., & Alonso-Rego, C. (2018). Mapping fire severity levels of burned areas in Galicia (NW Spain) by Landsat images and the dNBR index: Preliminary results about the influence of topographical, meteorological, and fuel factors on the highest severity level. Advances in Forest Fire Research, 1053-1060. Amos, C., Petropoulos, G. P., & Ferentinos, K. P. (2019). Determining the use of Sentinel-2A MSI for wildfire burning & severity detection. International journal of remote sensing, 40(3), 905-930. Barboza Castillo, E., Turpo Cayo, E.Y., de Almeida, C.M., Salas López, R., Rojas Briceño, N.B., Silva López, J.O., Espinoza-Villar, R. (2020). Monitoring wildfires in the northeastern Peruvian Amazon using Landsat-8 and sentinel-2 imagery in the GEE platform. International Journal of Geoinformation, 9, 564- 576. Dibs, H., Hasab, H.A., Al-Rifaie, J.K., Al-Ansari, N. (2020). An optimal approach for land-use/land-cover mapping by integration and fusion of multispectral Landsat OLI images: A case study in Baghdad, Iraq. Water Air Soil Pollution, 231, 488- 498. Epting, J., Verbyla, D., Sorbel, B. (2005). Evaluation of remotely sensed indices for assessing burn severity in interior Alaska using Landsat TM and ETM+. Remote Sensing Environment, 96, 328–339. García, M.J.L., Caselles, V. (1991). Mapping burns and natural reforestation using thematic mapper data. Geocarto International, 6, 31–37. Gerard, F., Plummer, S., Wadsworth, R., Sanfeliu, A.F., Iliffe, L., Balzter, H., Wyatt, B. (2003). Forest fire scar detection in the boreal forest with multitemporal spot-vegetation data. IEEE Trans. Geoscience. Remote Sensing, 41, 2575–2585. Hasmadi, M., Pakhriazad, H.Z., Shahrin, M.F. (2009). Evaluating supervised and unsupervised techniques for land cover mapping using remote sensing data. Geogr. Malays. Journal of Society and Space, 5, 1–10. Huang, H., Chen, Y., Clinton, N., Wang, J., Wang, X., Liu, C., Zhu, Z. (2017). Mapping major land cover dynamics in Beijing using all Landsat images in Google Earth Engine. Remote Sensing Environment, 202, 166–176. Ip, F., Dohm, J.M., Baker, V.R., Doggett, T., Davies, A.G., Castano, B., Cichy, B. (2004). ASE floodwater classifier development for EO- 1 Hyperion imagery. Lunar Planet. Sci, 35, 1–2. Liu, C., Frazier, P., Kumar, L. (2007). Comparative assessment of the measures of thematic classification accuracy. Remote Sensing Environment, 107, 606–616. Liu, S., Zheng, Y., Dalponte, M., Tong, X. (2020). A novel fire index-based burned area change detection approach using Landsat-8 OLI data. Eur. Journal of Remote Sensing, 53, 104–112. Mallinis, G., Gitas, I.Z., Giannakopoulos, V., Maris, F., Tsakiri-Strati, M. (2013). An object-based approach for flood area delineation in a transboundary area using ENVISAT ASAR and LANDSAT TM data. Journal of Digital Earth, 6, 124–136. McFeeters, S.K., 1996. The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features. International Journal Remote Sensing, 17, 1425–1432. Meneses, B.M. (2021). Vegetation recovery patterns in burned areas were assessed with Landsat 8 OLI imagery and environmental biophysical data. Fire, 4, 76-92. Nolde, M., Plank, S., Riedlinger, T. (2020). An adaptive and extensible system for satellite-based, large-scale burnt area monitoring in near-real time. Remote Sensing, 12, 2162- 2189. Oliveira, E.R., Disperati, L., Alves, F.L. (2021). A new method (MINDED-BA) for automatic detection of burned areas using remote sensing. Remote Sensing, 13, 5164- 5191. Ponomarev, E., Zabrodin, A., Ponomareva, T. (2022). Classification of fire damage to boreal forests of Siberia in 2021 based on the dNBR index. Fire, 5, 19- 35. Pulvirenti, L., Squicciarino, G., Fiori, E., Fiorucci, P., Ferraris, L., Negro, D., Puca, S. (2020). An automatic processing chain for near real-time mapping of burned forest areas using sentinel-2 data. Remote Sensing, 12, 674- 691. Roy, D.P., Zhang, H.K., Ju, J., Gomez-Dans, J.L., Lewis, P.E., Schaaf, C.B., Kovalskyy, V. (2016). A general method to normalize Landsat reflectance data to nadir BRDF adjusted reflectance. Remote Sensing Environment, 176, 255–271. Saidi, S., Younes, A.B., Anselme, B. (2021). A GIS-remote sensing approach for forest fire risk assessment: Case of Bizerte region, Tunisia. Applied Geomatic, 13, 587–603. Sanchez, A.H., Picoli, M.C.A., Camara, G., Andrade, P.R., Chaves, M.E.D., Lechler, S., Queiroz, G.R. (2020). Comparison of cloud cover detection algorithms on sentinel-2–2 images of the Amazon tropical forest. Remote Sensing, 12, 1284- 1302. Schepers, L., Haest, B., Veraverbeke, S., Spanhove, T., Vanden Borre, J., Goossens, R. (2014). Burned area detection and burn severity assessment of a heathland fire in Belgium using airborne imaging spectroscopy (APEX). Remote Sensing, 6, 1803–1826. Silva, J.M.N., Pereira, J.M.C., Cabral, A.I., Sa’, A.C.L., Vasconcelos, M.J.P., Mota, B., Gre’Goire, J.-M. (2003). An estimate of the area burned in southern Africa during the 2000 dry season using SPOT-VEGETATION satellite data. Journal of Geophysical Research, 108, 8498- 8522. Seydi, S.T. Akhoondzadeh, M., Amani, M., Mahdavi, S. (2021). Wildfire damage assessment over Australia using sentinel-2 imagery and MODIS land cover product within the Google Earth Engine cloud platform. Remote Sensing, 13, 220- 246. Story, M., Congalton, R.G. (1986). Accuracy assessment: A user’s perspective. Photogrammetric Engineering Remote Sensing, 52, 397–399. Szpakowski, D.M., Jensen, J.L. (2019). A review of the applications of remote sensing in fire ecology. Remote Sensing, 11, 2638- 2652. Tanase, M.A., Belenguer-Plomer, M.A., Roteta, E., Bastarrika, A., Wheeler, J., Fernández-Carrillo, Á., Chuvieco, E. (2020). Burned area detection and mapping: Intercomparison of sentinel-1 and sentinel-2 based algorithms over tropical Africa. Remote Sensing, 12, 334- 351. Trigg, S., Flasse, S. (2001). An evaluation of different bi-spectral spaces for discriminating burned shrub-savannah. International Journal of Remote Sens, 22, 2641–2647. Veraverbeke, S., Hook, S., Hulley, G. (2012). An alternative spectral index for rapid fire severity assessments. Remote Sensing Environmental, 123, 72–80. Wang, L., Qu, J.J., Hao, X. (2008). Forest fire detection using the normalized multi-band drought index (NMDI) with satellite measurements. Agricultural and forest Meteorological, 148, 1767–1776. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 31 |