Degradation and Rehabilitation of Natural Land
تخریب و احیاء اراضی طبیعی
Degradation and Rehabilitation of Natural Land
Agriculture
http://drnl.sanru.ac.ir
1
admin
2717-4425
2717-4425
8
7
14
8888
13
fa
jalali
1399
5
1
gregorian
2020
8
1
1
1
online
1
fulltext
fa
بررسی امکان تهیه نقشه شوری خاک با استفاده از داده های رقومی لندست -8 (مطالعه موردی: بخش داشلی برون- استان گلستان)
Investigation Study of Soil Salinity Mapping using Landsat Data (Case Study: Dashli Borun, Golestan Province)
اثرات خشکسالی و تغییر اقلیم بر عرصه های طبیعی
پژوهشي
Research
<div style="text-align: justify;"><span style="font-size:11px;"><strong><span style="font-style:normal;"> شوری خاک یکی از</span></strong> <strong><span style="font-style:normal;">عوامل اصلی بیابان</span></strong><strong><span dir="LTR" style="font-style:normal;"><span style="font-family:Calibri,sans-serif;">­</span></span></strong><strong><span style="font-style:normal;">زایی است که خاک­ های نواحی مناطق خشک و نیمه خشک را بیشتر تحت تأثیر قرار داده است. روش ­های سنتی جمع­ آوری داده در مطالعات خاکشناسی دارای مشکلات زیادی است که به وسیله فن­ آوری سنجش از دور قابل رفع است. بنابراین، تحقیق حاضر با هدف بررسی امکان تهیه نقشه شوری خاک با استفاده از داده ­های رقومی لندست در منطقه داشلی­ برون انجام شد. در این پژوهش</span></strong> <strong><span style="font-style:normal;">47</span></strong> <strong><span style="font-style:normal;">نمونه سطحی خاک را به صورت تصادفی تهیه و پس از آماده­ سازی نمونه ­ها در آزمایشگاه، هدایت الکتریکی عصاره اشباع نمونه­ های خاک اندازه­ گیری شد. پس از تعیین باند­های مناسب برای شرکت در مدل، نتایج اولیه نشان داد که بین مقادیر هدایت الکتریکی سطحی با باند اصلی </span></strong> <strong><span dir="LTR" style="font-style:normal;">B5</span></strong><strong><span style="font-style:normal;">و باند­های ترکیبی </span></strong><strong><span dir="LTR" style="font-style:normal;">SI1</span></strong><strong><span style="font-style:normal;">، </span></strong><strong><span dir="LTR" style="font-style:normal;">SI2</span></strong><strong><span style="font-style:normal;"> و </span></strong><strong><span dir="LTR" style="font-style:normal;">SI3</span></strong><strong><span style="font-style:normal;"> ارتباط معنی­داری در سطح 1 درصد وجود دارد. به منظور مدل ­سازی شوری خاک از مدل­ های رگرسیونی استفاده شد. داده­ ها به دو سری آموزشی (80%) و ارزیابی (20%) تقسیم شد. نتایج ارزیابی مدل ­ها بر اساس شاخص­ های ریشه­ ی مربعات خطا و میانگین خطا نشان داد که مدل رگرسیون چند متغیره دارای دقت بالاتری نسبت به مدل رگرسیون</span></strong><strong><span dir="LTR" style="font-style:normal;">SI3</span></strong><strong><span style="font-style:normal;"> در پیش­ بینی شوری خاک هستند. نتایج ضریب کاپا و صحت کلی حاصل از دو مدل نشان داد که مدل رگرسیون چند متغیره با دارا بودن درصد ضریب کاپا (71) و صحت کلی (73) میزان توافق بیشتری با شوری خاک منطقه داشته است. نتایج نشان داد بیشترین میزان شوری خاک در مناطق شمالی و شرقی می ­باشد. نتایج نشان داد که در منطقه داشلی ­برون استفاده از داده ­های رقومی </span></strong><strong><span dir="LTR" style="font-style:normal;">TM</span></strong><strong><span style="font-style:normal;"> و مشتقات آن، می­ تواند به­ منظور پهنه­ بندی تغییرات شوری موثر باشد. با</span></strong> <strong><span style="font-style:normal;">تکمیل،</span></strong> <strong><span style="font-style:normal;">گسترش</span></strong> <strong><span style="font-style:normal;">و</span></strong> <strong><span style="font-style:normal;">بسط</span></strong> <strong><span style="font-style:normal;">یافته ­های</span></strong> <strong><span style="font-style:normal;">این</span></strong> <strong><span style="font-style:normal;">تحقیق می­توان</span></strong> <strong><span style="font-style:normal;">به</span></strong> <strong><span style="font-style:normal;">پهنه ­بندی</span></strong> <strong><span style="font-style:normal;">اراضی</span></strong> <strong><span style="font-style:normal;">با</span></strong> <strong><span style="font-style:normal;">استفاده</span></strong> <strong><span style="font-style:normal;">از تصاویر</span></strong> <strong><span style="font-style:normal;">ماهواره ­ای</span></strong> <strong><span style="font-style:normal;">و</span></strong> <strong><span style="font-style:normal;"> به حداقل رساندن</span></strong> <strong><span style="font-style:normal;">نیاز</span></strong> <strong><span style="font-style:normal;">به</span></strong> <strong><span style="font-style:normal;">نمونه</span></strong> <strong><span style="font-style:normal;">برداری</span></strong> <strong><span style="font-style:normal;">پرداخت.</span></strong></span> <strong><span style="font-style:normal;"><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;"></span></span></span></strong></div>
Soil salinity is one of the main desertification factors that have mostly affected the soils in arid and semi-arid regions. Traditional methods of data collection in soil studies have many problems that can be solved by remote sensing techniques. Therefore, this study was conducted to investigate the possibility of preparing soil salinity map using Landsat digital data in Dashli<span dir="RTL">-</span>borun area. In this study, 47 soil surface samples were randomly collected and after preparing the samples in the laboratory, the electrical conductivity of the saturated extract of soil samples was measured. After determining the appropriate bands to participate in the model, the preliminary results showed that there is a significant relationship between the values of surface electrical conductivity with the main band B5 and the combined bands SI1, SI2 and SI3 at the level of 1%. Regression models were used to model soil salinity.Accordingly, the data were divided into educational (80%) and evaluation (20%). The results of evaluating the models based on indices the square root of error and mean error showed that multivariate regression models have higher accuracy than SI3 regression model in predicting soil salinity. The results showed kappa coefficient and overall accuracy obtained from the two models that the multivariate regression model with the percentage of kappa coefficient (71) and overall accuracy (73) had a higher agreement with the salinity of the region. The results showed that the highest soil salinity is in the northern and eastern regions. This study showed that in the Dashli-Borun area, the use of TM digital data and its derivatives can be effective in zoning salinity changes. By completing, expanding and expanding the findings of this study, it is possible to zoning the lands using satellite images and minimizing the need for sampling.<br>
ارزش های رقومی, اعتبارسنجی, رگرسیون چند متفیره, شوری خاک
Digital values, Multivariate regression, Validation, Soil salinity
72
81
http://drnl.sanru.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-384-1&slc_lang=fa&sid=1
Hamid reza
Asgari
حمید رضا
عسگری
hras2010@gmail.com
1003194753284600944
1003194753284600944
Yes
Department of Arid Zone Management, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources, Gorgan, Iran
گروه مدیریت مناطق بیابانی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران
alham
rashno
الهام
رشنو
alham.rashno@yaho.com
1003194753284600945
1003194753284600945
No
in Desert Regions Management Department, University of Agriculture and Natural Recourses Sciences of Gorgan, Gorgan, Iran
مدیریت مناطق بیابانی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران
choghi
bairramkomaki
چوقی
بایرام کمکی
bkomaki@gmail.com
1003194753284600946
1003194753284600946
No
Department of Arid Zone Management, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources, Gorgan, Iran
گروه مدیریت مناطق بیابانی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران
abdolhossein
boali
عبدالحسین
بوعلی
Hossien.boali@yahoo.com
1003194753284600947
1003194753284600947
No
in Desert Management and control, University of Agriculture and Natural Recourses Sciences of Gorgan, Gorgan, Iran
مدیریت و کنترل بیابان، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران