بررسی تغییرات پهنه‌های آبی با استفاده از شاخص‌های آبی و گوگل ارث انجین (مطالعۀ موردی: تالاب‌های شهرستان پلدختر، اﺳﺘﺎن لرستان)

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشد سنجش از دور زمین‌شناختی، پژوهشگاه علوم و تکنولوژی پیشرفته و علوم محیطی، دانشگاه تحصیلات تکمیلی صنعتی و فناوری پیشرفته، کرمان، ایران

2 استادیار گروه اکولوژی، پژوهشگاه علوم و تکنولوژی پیشرفته و علوم محیطی، دانشگاه تحصیلات تکمیلی صنعتی و فناوری پیشرفته، کرمان، ایران

چکیده

زیستگاه‏های تالابی مهم‏ترین اکوسیستم‏های طبیعی کرۀ زمین هستند و نتایج ‌بررسی تغییرات تالاب‏ها، یکی از نیازهای اساسی در مدیریت منابع طبیعی این زیست‌بوم‌های طبیعی است. هدف از انجام تحقیق حاضر، بررسی و مقایسۀ تغییرات تالاب‏های شهرستان پلدختر طی چهار دهۀ گذشته (1985تا 2018) با استفاده از تصاویر ماهواره‏ای لندست و کاربرد 7 شاخص پهنۀ آبی و گوگل ارث انجین است. این شاخص‏ها شامل AWEInsh، AWEIsh، NDWI، MNDWI، NDWI plus VI، mNDWI plus VI، LSWI plus VI می‌شود و در گوگل ارث انجین از Landsat Water Product استفاده ‏شده است. نتایج به‌دست‌آمده جنبه‏های مختلفی از توزیع فضایی و زمانی پهنۀ آبی تالاب‏ها را در ۳3 سال اخیر ترسیم می‏کند. مرز پهنۀ آبی تالاب‏ها با استفاده از شاخص‏های یادشده و سرویس گوگل ارث انجین استخراج شد و سپس، با داده‏های واقعی محدودۀ تالاب‏ها مقایسه شدند. نتایج نشان می‏دهد شاخص‏های AWEInsh و AWEIsh با صحت کلی 39/99 و 19/99 درصد و ضریب کاپای 94/0 و 91/0 بهترین شاخص‏ها برای تعیین پهنۀ آبی هستند و اعتبارسنجی نتایج به‌دست‌آمده از سرویس گوگل ارث انجین نشان‏دهندۀ 87 درصد صحت کلی و ضریب کاپای 86/0 است. این نتایج نشان می‌دهد شاخص‌های آب و گوگل ارث انجین ابزاری مفید برای شناسایی روند افزایشی و کاهشی سطح آب تالاب‌ها هستند که می‌توانند برنامه‌ریزان و سیاست‌گذاران را در حفاظت و مدیریت منابع طبیعی در منطقۀ مطالعه‌شده یاری رسانند.

کلیدواژه‌ها


[1]. Emadi, M., et al., An approach for land suitability evaluation using geostatistics, remote sensing, and geographic information system in arid and semiarid ecosystems. Environmental monitoring and assessment, 2010. 164(1-4): p. 501-511.
[2].  Wang, C., et al., Long-Term Surface Water Dynamics Analysis Based on Landsat Imagery and the Google Earth Engine Platform: A Case Study in the Middle Yangtze River Basin. Remote Sensing, 2018. 10(10): p. 1635.
[3].  Xie, H., et al., Evaluation of Landsat 8 OLI imagery for unsupervised inland water extraction. International Journal of Remote Sensing, 2016. 37(8): p. 1826-1844.
[4].  Sarp, G. and M. Ozcelik, Water body extraction and change detection using time series: A case study of Lake Burdur, Turkey. Journal of Taibah University for Science, 2017. 11(3): p. 381-391.
[5].  Syphard, A.D. and M.W. Garcia, Human-and beaver-induced wetland changes in the Chickahominy River watershed from 1953 to 1994. Wetlands, 2001. 21(3): p. 342-353.
[6].  Winter, T.C., et al., Water source to four US wetlands: implications for wetland management. Wetlands, 2001. 21(4): p. 462-473.
[7].  Augusteijn, M. and C. Warrender, Wetland classification using optical and radar data and neural network classification. International Journal of remote sensing, 1998. 19(8): p. 1545-1560.
[8].  Ozemi, S. and M. Bauer, Satellite Remote Sensing of Wetlands, Wetlands Ecology and Management. 2002.
[9].  Zhang, Y., I.O. Odeh, and E. Ramadan, Assessment of land surface temperature in relation to landscape metrics and fractional vegetation cover in an urban/peri-urban region using Landsat data. International Journal of Remote Sensing, 2013. 34(1): p. 168-189.
[10].            Qi, H. and M. Altinakar, Simulation-based decision support system for flood damage assessment under uncertainty using remote sensing and census block information. Natural hazards, 2011. 59(2): p. 1125-1143.
[11].            Barton, I.J. and J.M. Bathols, Monitoring floods with AVHRR. Remote sensing of Environment, 1989. 30(1): p. 89-94.
[12].            Evora, N.D., D. Tapsoba, and D. De Seve, Combining artificial neural network models, geostatistics, and passive microwave data for snow water equivalent retrieval and mapping. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2008. 46(7): p. 1925-1939.
[13].            Zou, Z., et al., Continued decrease of open surface water body area in Oklahoma during 1984–2015. Science of the Total Environment, 2017. 595: p. 451-460.
[14].            Henits, L., C. Jürgens, and L. Mucsi, Seasonal multitemporal land-cover classification and change detection analysis of Bochum, Germany, using multitemporal Landsat TM data. International Journal of Remote Sensing, 2016. 37(15): p. 3439-3454.
 
[15].            Li, N., C. Yan, and J. Xie, Remote sensing monitoring recent rapid increase of coal mining activity of an important energy base in northern China, a case study of Mu Us Sandy Land. Resources, Conservation and Recycling, 2015. 94: p. 129-135.
[16].            Rundquist, D.C., et al., THE RELATIONSHIP BETWEEN SUMMER‐SEASON RAINFALL EVENTS AND LAKE‐SURFACE AREA 1. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 1987. 23(3): p. 493-508.
[17].            Gao, B.-C., NDWI—A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space. Remote sensing of environment, 1996. 58(3): p. 257-266.
[18].            Xu, H., Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery. International journal of remote sensing, 2006. 27(14): p. 3025-3033.
[19].            Chen, B., et al., Mapping forest and their spatial–temporal changes from 2007 to 2015 in tropical hainan island by integrating ALOS/ALOS-2 L-band SAR and landsat optical images. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2018. 11(3): p. 852-867.
[20].            Wulder, M.A., et al., Current status of Landsat program, science, and applications. Remote sensing of environment, 2019. 225: p. 127-147.
[21].            Zhu, Z., et al., Benefits of the free and open Landsat data policy. Remote Sensing of Environment, 2019. 224: p. 382-385.
[22].            Huang, H., et al., Mapping major land cover dynamics in Beijing using all Landsat images in Google Earth Engine. Remote Sensing of Environment, 2017. 202: p. 166-176.
[23].            Liu, X., et al., High-resolution multi-temporal mapping of global urban land using Landsat images based on the Google Earth Engine Platform. Remote sensing of environment, 2018. 209: p. 227-239.
[24].            Xiong, J., et al., Nominal 30-m cropland extent map of continental Africa by integrating
pixel-based and object-based algorithms using Sentinel-2 and Landsat-8 data on Google Earth Engine. Remote Sensing, 2017. 9(10): p. 1065.
[25].            Wang, Y., et al., Long-Term Dynamic of Poyang Lake Surface Water: A Mapping Work Based on the Google Earth Engine Cloud Platform. Remote Sensing, 2019. 11(3): p. 313.
[26].            Xia, H., et al., Changes in Water Surface Area during 1989–2017 in the Huai River Basin using Landsat Data and Google Earth Engine. Remote Sensing, 2019. 11(15): p. 1824.
[27].            McFeeters, S.K., The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features. International journal of remote sensing, 1996. 17(7): p. 1425-1432.
[28].            Masocha, M., et al., Surface water bodies mapping in Zimbabwe using landsat 8 OLI multispectral imagery: A comparison of multiple water indices. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 2018. 106: p. 63-67.
[29].            Feyisa, G.L., et al., Automated Water Extraction Index: A new technique for surface water mapping using Landsat imagery. Remote Sensing of Environment, 2014. 140: p. 23-35.
[30].            Menarguez, M.A., Global Water Body Mapping from 1984 to 2014 Using High Resolution Multispectral Satellite Imagery, 2015, University of Oklahoma.
[31].            Gorelick, N., et al., Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment, 2017. 202: p. 18-27.
[32].            Google, P.E.J. and Tags, Google, Data availability (time) Mar 16, 1984 - Oct 18, 2018, Provider. landsat-derived, jrc, google, surface, water, geophysical,ImageID;JRC/GSW1_0/ GlobalSurfaceWater.
[33].            Banko, G., A review of assessing the accuracy of classifications of remotely sensed data and of methods including remote sensing data in forest inventory. 1998.
[34].            Guide, E.U.s., ENVI on-line software user’s manual. ITT Visual Information Solutions, 2008.
دوره 7، شماره 1
فروردین 1399
صفحه 131-146
  • تاریخ دریافت: 15 آذر 1398
  • تاریخ بازنگری: 19 اسفند 1398
  • تاریخ پذیرش: 19 اسفند 1398
  • تاریخ اولین انتشار: 01 فروردین 1399
  • تاریخ انتشار: 01 فروردین 1399