جغرافیا و مخاطرات محیطی

جغرافیا و مخاطرات محیطی

مقایسه کارایی شاخص‌های VHI و VTCI در پایش خشک‌سالی‌ کشاورزی استان مرکزی با استفاده از محصولات MODIS

نوع مقاله : مطالعه موردی

نویسنده
گروه منابع طبیعی، مؤسسه آموزش و ترویج کشاورزی، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران
چکیده
محصولات کشاورزی و مراتع در استان مرکزی تحت تأثیر خشک‌سالی‌ها قرار می‌گیرند . بنابراین پایش خشک‌سالی کشاورزی با شاخص‌های مناسب از ضروریات است. در این تحقیق برای مقایسه کارایی شاخص‌های سنجش‌ازدوری در ارزیابی خشک‌سالی‌ کشاورزی، سری‌های زمانی شاخص‌های NDVI و LST 15 ساله سنجنده MODIS  ماه مرداد در استان مرکزی موردبررسی قرار گرفت. انتخاب ماه مرداد به دلیل اوج پوشش گیاهی و تنش حداکثر درجه حرارت بوده تا تفاوت کارایی شاخص‌های مورد مقایسه آشکارتر گردند. برای این منظور، شاخص VCI و TCI به ترتیب بر اساس سری‌های زمانی 15ساله NDVI و LST برای ماه مرداد ، تولید و درنهایت شاخص VHI و VTCI با دو الگوریتم متفاوت ایجاد گردید. در ادامه نقشه‌های درجات شدت خشک‌سالی این دو شاخص، استخراج و تغییرات شدت طبقات در سری‌های زمانی 15 ساله موردبررسی قرار گرفت. نتایج نقشه‌های حاصل نشان داد که شاخص‌های VHI و VTCI در نمایش شدت‌های خشک‌سالی در سال‌های موردمطالعه، تطابق خوبی داشتند.  برای راستی آزمایی نتایج این دو شاخص، از شاخص SPI سه‌ماهه منتهی به ماه مرداد، استخراج‌شده از 36 ایستگاه هواشناسی استفاده شد. مقایسه نتایج حاصل از شاخص‌های مذکور با شاخص خشک‌سالی هواشناسی SPI، نشان داد که شاخص VHI در ارزیابی شدت خشک‌سالی کشاورزی مؤثرتر بوده ‌است(0.67=R2). دلیل اصلی این امر، دخالت برابر پوشش گیاهی و درجه حرارت سطح زمین در شاخص VHI است. اندازه‌گیری‌های زمینی تغییرات کمّی پوشش گیاهی و درجه حرارت سطح زمین و نیز تأثیر متغیرهای توپوگرافی منطقه مطالعاتی و نوع کاربری اراضی، به‌منظور مطالعات تکمیلی برای پایش زمانی-مکانی خشک‌سالی، پیشنهاد می‌گردد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

©2026 The author(s). This is an open access article distributed under Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0)

 

 

AghaKouchak, A., Farahmand, A., Melton, F. S., Teixeira, J., Anderson, M. C., Wardlow, B. D. & Hain, C. R. (2015). Remote sensing of drought: progress, challenges and opportunities. Reviews of Geophysics, 53(2), 452–480. https://doi.org/10.1002/2014RG000456
Chu, H., Venevsky, S., Wu, C., & Wang, M. (2019). NDVI-based vegetation dynamics and its response to climate changes at Amur-Heilongjiang River Basin from 1982 to 2015. Science of the Total Environment650, 2051-2062. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.09.115
Damavandi, A. A., Rahimi, M., Yazdani, M. R., & Noroozi, A. A. (2016). Spatial Monitoring of Agriculture Drought Using Vegetation Temperature Condition Index (VTCI) from Terra/MODIS Satellite Data-case study: Markazi Province. Journal of Arid Regions Geographic Studies, 7(23), 50-63. [in Persian] https://jargs.hsu.ac.ir/article_161409_en.html
Hakimdost, Y., Rastegar, M., Pourzeidi, A., & Hatami, H. (2014). Analysis of the climate drought and its effects on spatial patterns of location in rural settlement (case study villages in Mazandaran province). Journal of Geography and Environmental Hazards3(3), 61-76. https://doi.org/10.22067/geo.v3i3.32701
Hao, Z., & Singh, V. P. (2015). Drought characterization from a multivariate perspective: A review. Journal of Hydrology527, 668-678. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2015.05.031
Hassan, M. S., & Mahmud-ul-islam, S. (2015). Drought Vulnerability Assessment in the High Barind Tract of Bangladesh Using MODIS NDVI and Land Surface Temperature (LST) Imageries. International Journal of Science and Research (IJSR), 438, 55-60
Huang, J., Zhuo, W., Li, Y., Huang, R., Sedano, F., Su, W., ... & Zhang, X. (2020). Comparison of three remotely sensed drought indices for assessing the impact of drought on winter wheat yield. International Journal of Digital Earth13(4), 504-526. https://doi.org/10.1080/17538947.2018.1542040
Jiao, W., Tian, C., Chang, Q., Novick, K. A., & Wang, L. (2019a). A new multi-sensor integrated index for drought monitoring. Agricultural and Forest Meteorology268, 74-85.https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2019.01.008
Jiao, W., Wang, L., Novick, K. A., & Chang, Q. (2019b). A new station-enabled multi-sensor integrated index for drought monitoring. Journal of Hydrology574, 169-180. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.04.037
Khalil, A. A., Abdel-Wahab, M. M., Hassanein, M. K., Ouldbdey, B., Katlan, B., & Essa, Y. H. (2013). Drought monitoring over Egypt by using MODIS land surface temperature and normalized difference vegetation index. Nature and Science11(11), 116-122
Liu, X., Zhu, X., Pan, Y., Bai, J., & Li, S. (2018). Performance of different drought indices for agriculture drought in the North China Plain. Journal of Arid Land10(4), 507-516. https://doi.org/10.1007/s40333-018-0005-2
Ni, G., & Xiaoping, W. (2015). Advances and developing opportunities in remote sensing of drought. Journal of Arid Meteorology33(1), 1. http://www.ghqx.org.cn/EN/Y2015/V33/I1/1
Parida, B. R. (2006). Analysing the effect of severity and duration of Agricultural drought on crop performance using Terra/MODIS Satellite data and Meteorological data. Indian Institute of Remote Sensing, National Remote Sensing Agency (NRSA) Department of Space, Dehradun, India.
Pogačar, T., Žnidaršič, Z., Vlahović, Ž., Črepinšek, Z., & Sušnik, A. (2022). Grassland Model Based Evaluation of Drought Indices: A Case Study from the Slovenian Alpine Region. Agronomy, 12(4), 936. https://doi.org/10.3390/agronomy12040936
Saxena, S., Choudhary, K., Saxena, R., Rabha, A., Tahlani, P., & Ray, S. S. (2019). Comparison of Agricultural situation of India for two years (2017 and 2018) using various drought assessment indicators during south west monsoon season in India. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-3-W6-499-2019
Sultana, M. S., Gazi, M. Y., & Mia, M. B. (2021). Multiple indices based agricultural drought assessment in the northwestern part of Bangladesh using geospatial techniques. Environmental Challenges4, 100120. https://doi.org/10.1016/j.envc.2021.100120
Thenkabail, P. S., & Gamage, M. S. D. N. (2004). The use of remote sensing data for drought assessment and monitoring in Southwest Asia (Vol. 85). Iwmi.
Viet, L. V., & Thuy, T. T. T. (2024). Drought sensitivity analysis of meteorological and vegetation indices in Dak Nong, Vietnam. Journal of Water and Climate Change15(10), 4968-4988. https://doi.org/10.2166/wcc.2024.661
Wang, P. X., Li, X. W., Gong, J. Y., & Song, C. (2001). Vegetation temperature condition index and its application for drought monitoring. In IGARSS 2001. Scanning the Present and Resolving the Future. Proceedings. IEEE 2001 International Geoscience and Remote Sensing Symposium (Cat. No. 01CH37217) (Vol. 1, pp. 141-143). IEEE. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2001.976083
West, H., Quinn, N., & Horswell, M. (2019). Remote sensing for drought monitoring & impact assessment: Progress, past challenges and future opportunities. Remote Sensing of Environment232, 111291. https://doi.org/ 10.1016/j.rse.2019.111291
Zhang, J., Mu, Q., & Huang, J. (2016). Assessing the remotely sensed Drought Severity Index for agricultural drought monitoring and impact analysis in North China. Ecological Indicators63, 296-309. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2015.11.062
Zhao, G., Li, X., & Li, B. (2010). An Overview on Agricultural Drought Monitoring Methods Based on Land Surface Temperature and Vegetation Index Feature Space. Res. Soil Water Conserv, 17, 245–250
Zuo, D., Cai, S., Xu, Z., Peng, D., Kan, G., Sun, W., & Yang, H. (2019). Assessment of meteorological and agricultural droughts using in-situ observations and remote sensing data. Agricultural Water Management, 222, 125-138. https://dx.doi.org/10.1016/j.agwat.2019.05.046
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.

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از 12 تیر 1405

  • تاریخ دریافت 11 بهمن 1404
  • تاریخ بازنگری 20 خرداد 1405
  • تاریخ پذیرش 24 خرداد 1405
  • تاریخ انتشار 12 تیر 1405