حمید صالحی شهرابی

شاخص سطح برگ استخراج شده (LAI) از تصاویر سنجش از دور پارامتر مهمی، به منظور مدل سازی مکانی تولید پوشش گیاهی، محسوب می شود. معمولاً شاخص های پوشش گیاهی که با بازتاب طول موج های قرمز و مادون قرمز نزدیک محاسبه می شوند، در برآورد LAI با استفاده از روش های آماری، به کار می روند اما بسیاری از این شاخص ها در مقادیر متفاوت LAI به اشباع می رسند. برای رفع این محدودیت، بازتاب محدوده لبه قرمز استفاده شده است؛ بنابراین، باید قابلیت شاخص های متفاوت پوشش گیاهی استخراج شده از داده های سنجش از دور، برای برآورد LAI ذرت علوفه ای، ارزیابی شود. بدین منظور پنج مرحله نمونه برداری میدانی، با فاصله زمانی نزدیک به گذر ماهواره سنتینل 2، از سوی مرکز تحقیقات فضایی پژوهشگاه فضایی ایران، اجرا شد و در مجموع، 234 نمونه از مزارع ذرت علوفه ای شرکت کشت و صنعت مگسال قزوین برداشت شد. سپس سیزده شاخص پوشش گیاهی متفاوت، با استفاده از سری زمانی تصاویر سنتینل 2، محاسبه شد و برای برآورد آماری مقادیر LAI به کار رفت. نتایج نشان داد که شاخص EVI با ضریب همبستگی 76/0 برای برآورد شاخص سطح برگ ذرت علوفه ای بهترین عملکرد را داشته است. علاوه براین، مقدار RMSE روش های رگرسیون غیرخطی بیشتر از روش های خطی بوده است.

شاخص های طیفی پوشش گیاهی به منزله ابزاری مناسب برای تخمین میزان تولید محصولات کشاورزی استفاده می شوند. بااین حال، تعداد محدود تصاویر از عوامل اصلی کاهش کارآیی شاخص ها به منظور تخمین تولید شمرده می شود. از سوی دیگر، ارزیابی توانایی شاخص ها در تخمین تولید از راه ترکیب داده های مادیس و لندست، در مواردی که تعداد داده های لندست کم باشد، کمتر مورد توجه قرار گرفته است. هدف تحقیق حاضر، در گام نخست، معرفی شاخص ها یا شاخص منتخب در تخمین تولید کلزا و در گام بعدی، استفاده از تکنیک های تلفیق داده برای افزایش کارآیی شاخص منتخب است. کلزا ازجمله محصولات کشاورزی است که، به دلیل گل دهی در دوره رشد، ویژگی های طیفی خاصی دارد. در این تحقیق، پایگاه داده ای از میزان تولید محصول کلزا و سری زمانی داده های لندست و مادیس کشت و صنعت مغان تهیه و سپس ده شاخص متفاوت به قصد تخمین تولید کلزا ارزیابی شد. در ادامه، رابطه میزان تولید با شاخص پیشنهادی بررسی و مشخص شد که شاخصNDYI ، در طول زمان گل دهی، دقتی بیشتر از سایر شاخص ها دارد (r = 0.73). با تلفیق داده های سری زمانی لندست و مادیس مبتنی بر الگوریتم مدل تطبیقی ادغام بازتابندگی مکانی و زمانی بهبودیافته (ESTARFM)، همبستگی و RMSE (kg/ha) به ترتیب 7% و 0.11 افزایش و کاهش یافت. تحقیق حاضر نشان داد که استفاده از تکنیک های تلفیق داده امکانِ افزایش کارآیی شاخص های طیفی را به منظور تخمین تولید محصول فراهم می کند.

تبخیر و تعرق یکی از اجزای مهم بیلان انرژی و آب است. کارآمدترین روش محاسبه میزان تبخیر و تعرق واقعی در مقیاس وسیع، استفاده از تصاویر ماهواره ای و سنجش از دور می باشد. اجرای الگوریتم های محاسبه تبخیر و تعرق مانند سبال نیازمند محاسبه تبخیر تعرق مرجع و در نتیجه بدست آوردن مقادیر دما و رطوبت هوا و سرعت باد است. معمولا در محاسبات مربوط به تبخیر و تعرق از اطلاعات بدست آمده از نزدیکترین ایستگاه (های) هواشناسی به منطقه موردمطالعه استفاده می شود که می تواند همراه با خطا باشد. به همین دلیل در این مطالعه، از سنسورهای اینترنت اشیا جهت اندازه گیری دقیق دمای هوا در ارتفاع 2 متری از سطح زمین و همچنین رطوبت هوا و سرعت باد در منطقه مورد مطالعه استفاده شده است. منطقه مورد مطالعه در این تحقیق، مزارع شرکت کشت و صنعت مغان در استان اردبیل است. در این تحقیق تعداد 23 نود در تعدادی از مزارع شرکت کشت و صنعت مغان نصب و راه اندازی گردید. الگوریتم بیلان انرژی سطح زمین (سبال) جهت محاسبه میزان تبخیروتعرق با تصاویر لندست 8 سال 1394 مورداستفاده قرار است.

در طول چند دهه گذشته، شاخص های پوشش گیاهی متعددی برای تخمین تولید محصولات کشاورزی توسعه داده شده اند که هر یک از آن ها با توجه به باندهای مورد استفاده و فرمول جبری خود، به مقادیر متفاوتی از تراکم و شاخص سطح برگ گیاهان زراعی حساسیت دارند. مطالعه بعضی از محصولات زراعی چندساله مانند یونجه، که در هر سال به دفعات برداشت می شود، بسیار پیچیده بوده و کمتر مورد توجه قرار گرفته است. لذا در این مقاله، از مهم ترین شاخص های پوشش گیاهی توسعه داده شده در برآورد تولید یونجه، توسط تصاویر سری زمانی Sentinel-2 استفاده می شود. در این تحقیق، اقدام به جمع آوری دوره ای 144 نمونه، به شیوه تخریبی از مزارع زیر کشت محصول یونجه شرکت کشاورزی و دامپروری مگسال (قزوین)، به صورت تقریباً نزدیک به زمان گذر ماهواره، شد و سپس کارایی 10 شاخص از معروف ترین شاخص های پوشش گیاهی، مبتنی بر تصاویر Sentinel-2 برای تخمین تولید محصول یونجه، مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج تحقیق حاضر، نشان داد که تولید تخمین زده شده یونجه، با استفاده از شاخص نسبت به سایر شاخص ها، دارای بالاترین همبستگی و کمترین جذر میانگین مربعات با داده های برداشت شده میدانی در اواسط مرداد ماه بوده است. به علاوه در نتایج این تحقیق، نشان داده شد که شاخص های لبه قرمز، مشکل اشباع شدگی شاخص های پوشش گیاهی در محصول یونجه را نتوانسته اند برطرف کنند و شاخص های پوشش گیاهی سبز، نسبت به شاخص های لبه قرمز جهت تخمین تولید این محصول، توانایی بیشتری را نشان داده اند.