جغرافیا و مخاطرات محیطی

جغرافیا و مخاطرات محیطی

مقایسه پهنه‌بندی شوری خاک با استفاده از روش‌های دورسنجی و زمین آمار در اراضی دشت آبرفتی رودخانه دجله عراق

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانش آموخته کارشناسی ارشد گروه مهندسی علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران
2 استاد گروه مهندسی علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران
3 استادیار گروه مدیریت مناطق خشک و بیابانی، دانشکده منابع طبیعی و محیط زیست، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران
4 دانشیار گروه مدیریت مناطق خشک و بیابانی، دانشکده منابع طبیعی و محیط زیست دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران
چکیده
یکی از موارد ضروری در مدیریت و اصلاح شوری خاک دسترسی به نقشه با دقت بالا است. این پژوهش با هدف بررسی دقت نقشه شوری خاک با استفاده از روش‌های سنجش از دور و روش زمین آمار در بخشی از اراضی آبرفتی رودخانه دجله در مزارع الصویره عراق در فاصله 30 کیلومتری جنوب بغداد انجام شد. برای این منظور، تعداد 100 نمونه خاک با روش شبکه منظم با فاصله 1000متر از عمق صفر تا 20 سانتی­متری در محدوده‌ای به وسعت 10 هزار هکتار برداشت شد و مقدار هدایت الکتریکی (EC) در عصارۀ گل اشباع نمونه ­های خاک اندازه‌گیری شد. باندها و شاخص‌های طیفی تصاویر ماهواره­ استر و لندست، در سه حالت طیفی، ارزش رقومی (DN)، تابش طیفی (radiance) و بازتابش (reflectance) تهیه شد. سپس با استفاده از رگرسیون خطی چندگانه معادله بین شاخص‌های به‌دست آمده در هر حالت طیفی و مقدار شوری به‌دست آمد، همچنین با استفاده از روش کریجینگ نیز نقشه شوری خاک ترسیم گردید. نتایج مقایسه حالت­های طیفی radiance، reflectance و DN برای مدلسازی شوری بیانگر آن بود که ماهواره لندست درحالت بازتابش بیشترین دقت (MBE=-1.24 , RMSE=4.58) را در مدل سازی شوری خاک در بین روشهای سنجش از دوری داشت. مقایسه روش­های سنجش از دور و زمین‌آمار نشان داد که روش زمین‌آمار به دلیل استفاده از داده‌های اندازه‌گیری شده دارای دقت بالاتری (MBE=-0.06, RMSE=3.53) نسبت به روش‌های سنجش از دوری بود اما همچنان نقشه‌های به‌دست آمده از روش سنجش از دور نیز دقت قابل قبول را دارا بودند و نقشه‌ شوری به‌دست آمده از این روش با نقشه پراکنش شوری خاک حاصل از روش زمین‌آمار همخوانی زیادی داشت. با توجه به هزینه و وقت کمتر با قابلیت تکرار در دوره ­های زمانی، روش های سنجش از دور در تهیه نقشه‌های اجمالی شوری خاک دشت آبرفتی رودخانه دجله با دقت قابل قبول می‌توانند مورد استفاده قرار گیرند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

©2025 The author(s). This is an open access article distributed under Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0)

 

 

Abbas, A. H. (2010). Units of North Kut Project and Prediction of Some Soil Physical Properties by Using GIS and Remote Sensing. (PhD Thesis), College of Agriculture at University of Baghdad.
Abdulraheem, M. I., Zhang, W., Li, S., Moshayedi, A. J., Farooque, A. A., & Hu, J. (2023). Advancement of remote sensing for soil measurements and applications: A comprehensive review. Sustainability15(21), 15444. https://doi.org/10.3390/su152115444
Alavi Panah, S. K. (2006). Application of remote sensing in earth sciences. Tehran: Tehran University Press. [in Persian]
Alavipanah, S. K., Matinfar, H. R., Sarmasti, N., Jafarbeglou, M., & Goodarzimehr, S. (2011). Evaluation of ASTER and LISS III data in identification of saline soils, case study: regions of Iran. Geocomputation, London, UK, 20-22.
Alfalahi, A. A., Qureshi, A. S., & Wu, W. (2015). Understanding the linkages between groundwater table depth, groundwater quality, soil salinity and crop production in Al-Musaib and Al-Dujaila Project areas of Iraq. https://hdl.handle.net/20.500.11766/8844
Al-Jeboory, S. R. J. (1987). Effect of soil management practice on chemical and physical properties of soil from Great Musaib projects. (PhD Thesis). University of Baghdad, College of Agriculture.
Al-Senafy, M., & Abraham, J. (2004). Vulnerability of groundwater resources from agricultural activities in southern Kuwait. Agricultural Water Management64(1), 1-15. https://doi.org/10.1016/S0378-3774(03)00195-1
Anderson, G. L., & Hanson, J. D. (1992). Evaluating hand‐held radiometer derived vegetation indices for estimating above ground biomass. Geocarto International7(1), 71-78. https://doi.org/10.1080/10106049209354354
Balasim, H., Al-Azzawi, M., & Rabee, A. (2013). Assessment of pollution with some heavy metals in water, sediments and Barbus xanthopterus fish of the Tigris River–Iraq. Iraqi Journal of Science54(4), 813-822. https://ijs.uobaghdad.edu.iq/index.php/eijs/article/view/12332
Deschamps, P. Y., Herman, M., & Tanre, D. (1983). Definitions of atmospheric radiance and transmittances in remote sensing. Remote Sensing of Environment13(1), 89-92.https://doi.org/10.1016/0034-4257(83)90029-9
Eldeiry, A. A., & Garcia, L. A. (2010). Comparison of ordinary kriging, regression kriging, and cokriging techniques to estimate soil salinity using LANDSAT images. Journal of Irrigation and Drainage Engineering136(6), 355-364. https://doi.org/10.1061/(ASCE)IR.1943-4774.0000208
El-Harti, A., Lhissou, R., Chokmani, K., Ouzemou, J. E., Hassouna, M., Bachaoui, E. M., & El Ghmari, A. (2016). Spatiotemporal monitoring of soil salinization in irrigated Tadla Plain (Morocco) using satellite spectral indices. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation50, 64-73. https://doi.org/10.1016/j.jag.2016.03.008
Frenken, K. (2009). Irrigation in the Middle East region in figures AQUASTAT Survey-2008. Water Reports.
Gao, J. A. (1996). Modified soil adjusted vegetation index. Remote Sensing of Environment82, 303-310.
Hajizadeh, A., Nezam Mahalleh, M. A., Farzane, S., Rastegar, A., & Sydrzayy, H. (2013). Intoduction to microwave remote sensing. Satelite Publications. [in Persian]
Hammam, A. A., & Mohamed, E. S. (2020). Mapping soil salinity in the East Nile Delta using several methodological approaches of salinity assessment. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science23(2), 125-131.  https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2018.11.002
Iraq, F. A. O. (2012). Agriculture Sector Note. FAO: Rome, Italy.
Jabbar, M. T., & Zhou, J. (2012). Assessment of soil salinity risk on the agricultural area in Basrah Province, Iraq: Using remote sensing and GIS techniques. Journal of Earth Science23(6), 881-891. https://doi.org/10.1007/s12583-012-0299-5
 Kotenko, M. E., & Zubkova, T. A. (2008). The effect of the microrelief on salinization of semidesert soils. Eurasian Soil Science, 41, 1033-1040. https://doi.org/10.1134/S1064229308100049
Mahmoudabadi, E., & Karimi, K. A. (2015). Mapping of calcium carbonate equivalent and clay content of surface soil using geostatistical methods (Case study: Chitgar park, Tehran). Journal of RS and GIS for Natural Resource, 3(6), 73-85. [in Persian] https://sanad.iau.ir/journal/girs/Article/516799?jid=516799&lang=en
Mahmoodabadi, E., Karimi, A. R., Haghnia, G. H., & Sepehr, A. (2017a). Assessing Performance of Multivariate Linear Regression (MLR), artificial neural network (ANN) and Gene Expression Programming (GEP) in estimating soil. Journal of Water and Soil Conservation24(2), 23-44. [in Persian] https://doi.org/10.22069/jwfst.2017.11811.2633
Mahmoudabadi, E., Karimi, A., Haghnia, G. H., & Sepehr, A. (2017b). Digital soil mapping using remote sensing indices, terrain attributes, and vegetation features in the rangelands of northeastern Iran. Environmental Monitoring and Assessment189, 1-20. https://doi.org/10.1007/s10661-017-6197-7
 Moyel, M. S., & Hussain, N. A. (2015). Water quality assessment of the Shatt al-Arab river, Southern Iraq. Journal of Coastal Life Medicine3(6), 459-465. https://doi.org/10.12980/JCLM.3.2015J5-26
 Panagiotou, C. F., Kyriakidis, P., & Tziritis, E. (2022). Application of geostatistical methods to groundwater salinization problems: A review. Journal of Hydrology615, 128566. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2022.128566
 Pansu, M. (2006). Handbook of soil analysis. Springer.
 Piekarczyk, J., Kaźmierowski, C., & Krolewicz, S. (2012). Relationships between soil properties of the abandoned fields and spectral data derived from the advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer (ASTER). Advances in Space Research49(2), 280-291. https://doi.org/10.1016/j.asr.2011.09.010
Qureshi, A. S., Ahmad, W., & Ahmad, A. F. A. (2013). Optimum groundwater table depth and irrigation schedules for controlling soil salinity in central Iraq. Irrigation and Drainage62(4), 414-424. https://doi.org/10.1002/ird.1746
 Srivastava, P. K., Srivastava, S., Singh, P., Gupta, A., & Dugesar, V. (2025). Soil chemical properties estimation using hyperspectral remote sensing: A review. Earth Observation for Monitoring and Modeling Land Use, 25-43. https://doi.org/10.1016/B978-0-323-95193-7.00008-7
Sayler, K., & Zanter, K. (2024). Landsat 7 Data Users Handbook. USGS Landsat User Serv. https://www.usgs.gov/landsat-missions/landsat-7-data-users-handbook
 Tajgardan, T., Ayoubi, S., Shataee, S., & Sahrawat, K. L. (2010). Soil surface salinity prediction using ASTER data: Comparing statistical and geostatistical models. Australian Journal of Basic and Applied Sciences4(3), 457-467. http://oar.icrisat.org/id/eprint/8342
Wallerman, J. (2003). Remote sensing aided spatial prediction of forest stem volume (No. 271). (PhD Thesis), Swedish University of Agricultural Sciences. https://pub.epsilon.slu.se/190/1/91-576-6505-2.fulltext.pdf
Webster, R., & Oliver, M. A. (2007). Geostatistics for environmental scientists. John Wiley & Sons. https://planninginsights.co.in/data/ebook/1622466729.pdf
Wiegand, C. L., Richardson, A. J., Escobar, D. E., & Gerbermann, A. H. (1991). Vegetation indices in crop assessments. Remote Sensing of Environment35(2-3), 105-119. https://doi.org/10.1016/0034-4257(91)90004-P
Yahiaoui, I., Douaoui, A., Zhang, Q., & Ziane, A. (2015). Soil salinity prediction in the Lower Cheliff plain (Algeria) based on remote sensing and topographic feature analysis. Journal of Arid Land, 7, 794-805. https://doi.org/10.1007/s40333-015-0053-9
 Yüksel, A., Akay, A. E., & Gundogan, R. (2008). Using ASTER imagery in land use/cover classification of eastern Mediterranean landscapes according to CORINE land cover project. Sensors8(2), 1237-1251. https://doi.org/10.3390/s8021287
Zarco‐Tejada, P. J., Ustin, S. L., & Whiting, M. L. (2005). Temporal and spatial relationships between within‐field yield variability in cotton and high‐spatial hyperspectral remote sensing imagery. Agronomy Journal97(3), 641-653. https://doi.org/10.2134/agronj2003.0257
ارسال نظر در مورد این مقاله
نام را وارد کنید.
نشانی پست الکترونیکی را به درستی وارد کنید.
وابستگی سازمانی را به درستی وارد کنید.
توضیحات را وارد کنید (حداقل 50 حرف)
CAPTCHA Image
شناسه امنیتی را به درستی وارد کنید.

  • تاریخ دریافت 11 خرداد 1404
  • تاریخ بازنگری 03 آبان 1404
  • تاریخ پذیرش 05 آبان 1404
  • تاریخ انتشار 01 دی 1404