همکاری با انجمن علمی مدیریت و کنترل مناطق بیابانی ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار پژوهشی، بخش تحقیقات مرتع، موسسه تحقیقات جنگلها و مراتع کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران

2 کارشناس ارشد مرتعداری، گروه مرتع و آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه ارومیه، ایران

3 دانشیار گروه مرتع و آبخیزداری، گروه مرتع و آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه ارومیه، ایران

4 دانشیار پژوهشی، بخش تحقیقات مرتع، موسسه تحقیقات جنگلها و مراتع کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران

5 دکترا ی علوم مرتع ، بخش تحقیقات مرتع، موسسه تحقیقات جنگلها و مراتع کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران

چکیده

     پایش مراتع برای تحقیق در مورد تغییرات جهانی و توسعه پایدار، مهم می‌باشد. تولید ناخالص اولیه یکی از عوامل کلیدی برای درک شرایط گراسلند در حال رشد است. محصولات تولید ناخالص اولیه سنجنده MODIS ماهواره‌های Terra و Aqua که بر اساس مدل LUE و داده‌های بازتاب سطح زمین استخراج می‌شوند، به پارامترهای FPAR و بازدهی مصرف نور حساسیت دارند. هدف این مطالعه معرفی یک شاخص بهبودیافته مبتنی بر محصولات تولید ناخالص اولیه و شاخص پوشش گیاهی NDVI سنجنده MODIS می‌باشد. عملیات میدانی از تاریخ 19 اردیبهشت 1394 همزمان با رشد پوشش گیاهی در حوضه مطالعاتی رزین استان کرمانشاه انجام  شد. در هریک از تیپ‌ها، مناطق معرف تعیین شد و در هریک از نقاط معرف 6 عدد ترانسکت 100 متری مستقر گردید. در امتداد هر یک از ترانسکت‌ها 5 عدد پلات به فاصله 20 متر قرار داده شد و در مجموع 84 عدد ترانسکت و 420 پلات در سطح حوزه مورد استفاده قرار گرفت. اطلاعاتی مانند نوع تیپ مرتع و میزان علوفه تر واقعی (AFY, kg/ha) در حوضه رزین بررسی شد. در مجموع سه تیپ در حوزه شناسایی گردید. داده‌های تولید ناخالص اولیه تغییریافته با داده‌های اندازه‌گیری شده در حوضه رزین استان کرمانشاه محاسبه و اعتبارسنجی شد. نتایج نشان داد که در تیپ 1 با R2 معادل 77/0 شاخص Ss تولید ناخالص اولیه ndvi به‌عنوان شاخص بهبودیافته، در تیپ 2 شاخص Ss تولید ناخالص اولیه ndvi با R2 73/0، تیپ 3 شاخص Ss تولید ناخالص اولیه ndvi با R2 معادل 71/0 و در نهایت کل تیپ مرتع شاخص Ss تولید ناخالص اولیه ndvi با R2 معادل51/0 تعیین گردید. داده‌های تولید ناخالص اولیه تغییریافته یک شاخص قابل قبول برای پایش گراسلند است. به‌طوری‌که دقت برآورد تولید مراتع بر اساس شاخص Ss تولید ناخالص اولیه ndvi، 80 درصد به‌دست آمد. نتایج آماری مقایسه مقادیر برآورد شده با مشاهدات صحرایی حکایت از دقت قابل قبول مدل‌های آماری در برآورد تولید دارد. از آنجایی که داده‌های MODIS دو بار در روز در دسترس می‌باشند، شاخص بهبودیافته می‌تواند نیاز واقعی پایش مراتع را در مقیاس منطقه‌ای پاسخ دهد.

کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله [English]

Evaluation of GPP based on NDVI index with MODIS spatial resolution sensor in estimating rangeland production (Resin Basin of Kermanshah Province)

نویسندگان [English]

  • Mahshid Souri 1
  • Tayebeh Alibeygy 2
  • Mehdi Erfanian 3
  • Javad Motamedi 4
  • Rostam Khalifezadeh 5

1 Assistant Professor, Rangeland Research Division, Research Institute of Forests and Rangelands, Agricultural Research, Education and Extension Organization (AREEO), Tehran, Iran.

2 M.Sc. Graduate of Range Management, Faculty of Natural Resources, University of Urmia, Iran.

3 Associated Professor, Department of Range and Watershed Management, Faculty of Natural Resources, Urmia University, Urmia, Iran

4 Associated Professor, Rangeland Research Division, Research Institute of Forests and Rangelands, Agricultural Research, Education and Extension Organization (AREEO), Tehran, Iran

5 Senior Research Expert, Rangeland Research Division, Research Institute of Forests and Rangelands, Agricultural Research Education and Extension Organization (AREEO), Tehran, Iran.

چکیده [English]

   Gross primary production is one of the key factors for understanding growing grassland conditions and rangeland monitoring. The present study aims to introduce an improved index based on the primary GDP and NDVI vegetation index of MODIS. In this regard, field operations were carried out in May, simultaneously with the growth of vegetation in the Rasin basin of Kermanshah province. In each of the types, reference areas were determined, and six (100-meter) transects were deployed in each of the representative points. Along each transect, five plots were placed at a distance of 20 meters, and a total of 84 transects and 420 plots were used in the field. Information such as rangeland type and actual fresh forage (AFY, kg/ha) were determined in the Rasin basin. In general, three types were identified in the field. Modified primary GDP data were calculated and validated with the measured data in the Rasin basin of Kermanshah province. The results showed that, in type 1, with R2 equal to 0.77 Ss index of gross primary production of NDVI as an improved index, in type 2, Ss index of primary production of NDVI with R2 0.73, in type 3, Ss index of gross primary production NDVI with R2 equal to 0.71, and finally, for the whole rangeland type, Ss index of gross primary production of NDVI with R2 equal to 0.51 was determined as the improved index. The results also showed that the modified primary GDP data is an acceptable indicator for monitoring grasslands. The accuracy of estimating rangeland production based on the Ss index of gross primary production of NDVI was 80%. The statistical results of comparing the estimated values with field observations indicate the acceptable accuracy of statistical models in estimating production. Also, since MODIS data is available twice a day, the improved index can supply the real need for rangeland monitoring on a regional scale.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Rangeland production
  • Gross Primary Production
  • NDVI
  • vegetation fraction
-  Chen, Q.G., 2008. Current status and development of grassland monitoring in China. Journal of Particulate Science, 25: 29–38.
-  Darwish Sefat, A. A., 1998. Estimating the accuracy of thematic maps of GIS database. Fifth Conference on Geographic Information Systems, Tehran, Iran.
-  Farzad Mehr, J., 2004. Estimation of rangeland vegetation and vegetation characteristics in steppe and semi-steppe vegetation areas using data from Landsat Vespat satellites, PhD thesis, Faculty of Natural Resources, University of Tehran, 175 p.
-  Farzadmehr, J., Arzani, H., Darvish Sefat, A. A. and Jafari., M., 2004. Investigation of Landsat satellite data capability in estimating canopy cover and vegetation production (Case study: Hana-Semirom semi-steppe region), Journal of Natural Resources of Iran, 1 (2): 15-75.
-  Farzaneh, A., 1993. Application of GIS in Natural Resources. Journal of Forests and Rangelands, 2 (3): 12-15.
-  Fu, X.Y., Tang, C.J., Zhang, X.Y., Zhou, S., Huang, Y.H. and Jang, D., 2013. Estimation of grass yield based on MODIS data in Sichuan Province, China. Journal of Geo-Information Scince, 15(4): 611–617.
-  Kotchenova, S.Y., Song, X., Shabanov, N.V., Potter, C.S., Knyazikhin, Y. and Myneni, R.B., 2004. Lidar remote sensing for modeling gross primary production of deciduous forests. Remote Sensing of Environment, 92 (2):158– 172.
-  Li, M.M., Wu, B.F., Yan, C.Z. and Zhou, W.F., 2004. Estimation of vegetation fraction in the Upper Basin of Miyun reservoir by remote sensing. Journal of Resource Science, 26 (4): 153–159.
-  Matsushita, B., Wei, Y., Jin, C., Yuyichi, O. and Guoyn, Q., 2007. Sensitivity of the Enhanced Vegetation Index (EVI) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to topographic effects: A case study in high-density Cypress forest. Sensors www.mdpi.org/sensors, 7(11):2636-2651.
-  Mottaqi, M.R., 2002. Application of digital images of TM sensor in the study of rangeland vegetation, a case study of Jahannama Protected Area, Master Thesis, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources, 121 p.
-  Rossini, M., Cogliati, S., Meroni, M., Migliavacca, M., Galvagno, M., Busetto, L., Cremonese, E., Julitta, T., Siniscalco, C., di Cella, U.M. and Colombo, R., 2012. Remote sensing-based estimation of gross primary production in a subalpine. Journal of Grassland, 9 (7): 2565–2584.
-  Running, S.W., Nemani, R.R., Heinsch, F.A., Zhao, M., Reeves, M. and Hashimoto, H., 2004.A continuous satellite-derived measure of global terrestrial primary production. Journal of Bioscience, 54 (6):547–560.
-  Vahedi, R., 1999. Investigating the possibility of estimating vegetation percentage using Landsat TM satellite digital data in Semirom Region, M.Sc. Thesis, Faculty of Natural Resources, Isfahan University of Technology, 112 p.
-  Wu, C. and Niu, Z., 2012. Modelling light use efficiency using vegetation index and land surface temperature from MODIS in Harvard Forest. Journal of Remote Sensing, 33(7): 2261–2276.
-  Wu, C., Han, X., Ni, J., Niu, Z. and Huang, W., 2010. Estimation of gross primary production in wheat from in situ measurements. Int. Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 12(3): 183–189.
-  Wu, C., Niu, Z., Tang, Q., Huang, W., Rivard, B. and Feng, J., 2009. Remote estimation of gross primary production in wheat using chlorophyll-related vegetation indices. Agricultural and Forest Meteorology, 149(6-7): 1015–1021.
-  Wu, C.Y., Niu, Z. and Gao, S.A., 2010. Gross primary production estimation from MODIS data with vegetation index and photosynthetically active radiation in maize. Journal of Geophysical Research Atmospheres, 115(D12), 127p.
-  Xinyu, F., Chuanjhang, T., Xuxiao, Z., Jingying, F. and Dongjiang, G., 2014. An improved indicator of simulated grassland production based on MODIS NDVI and GPP data: A case study in the Sichuan province, China. Journal of Ecological Indicators, 40(12): 102–108.
-  Xu, B., Yang, X., Tao, W., Qin, Z., Liu, H. and Miao, J., 2007. Remote sensing monitoring upon the grass production in China. Acta Ecologica Sinica, 27(2): 405–413.
-  Zribi, M., Le Hegarat-Mascle, S., Taconet, O., Ciarletti, V. and Vidal-Madjar, D., 2003. Derivation of wild vegetation cover density in semi-arid regions: ERS2/SAR evaluation. International Journal of Remote Sensing, 24(6): 1335–1352.