تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی

تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی

تعیین و بررسی سطح زیرکشت محصولات زراعی در ناحیه لنجانات با استفاده از تصاویر ماهواره ای

نویسندگان
دانشگاه خوارزمی تهران
چکیده
در این پژوهش، به­منظور شناسایی و تفکیک اراضی زیرکشت محصولات غالب در ناحیه لنجانات در استان اصفهان از تصاویر چند زمانه سنجنده OLI، ماهواره­­­ لندست8، مربوط به­ تاریخ­های 29 فروردین، 16 تیر و2 شهریور سال 1395 استفاده شد و با بهره­گیری از روش طبقه­بندی ­حداکثر احتمال و شاخص نرمال ­شده تفاضل پوشش گیاهی (NDVI) محصولات زراعی در دوران متفاوت رشد و با توجه به تقویم زراعی آن­ها، نقشه الگوی کشت محصولات این منطقه نگاشته شد. جهت بررسی صحت نتایج، نقشه­های تولید شده با داده­های مرجع مورد بررسی قرار گرفت. ضریب کاپا و صحت کلی در روش حداکثر احتمال به ترتیب 0/88و 90 درصد و در روش استفاده از شاخص NDVI، به­ترتیب 0/90و 93 درصد برآورد گردید. هم­چنین، از آمار سازمان جهاد کشاورزی استان در سال زراعی 95-1394 برای ارزیابی نتایج استفاده شد. نتایج نشان داد که سطح زیر کشت گندم و جو، برنج، و سیب­زمینی و علوفه در روش حداکثر احتمال، درمقایسه با آمار جهاد کشاورزی به­ترتیب خطایی برابر با 10/2، 18/6و 1/8درصد داشت، اما استفاده از شاخص NDVI، به­عنوان بهترین روش برآورد سطح زیر کشت در این ناحیه، در مقایسه با آمار جهاد کشاورزی به­ترتیب دارای خطایی برابر با 6/6، 6/5و 3/2درصد بوده که نشان­دهنده­ی کارایی مناسب شاخص­های گیاهی در برآورد سطح زیرکشت محصولات با توجه به فنولوژی آن­ها مشخص شد. بررسی نقشه کاربری اراضی و الگوی­کشت این ناحیه نشان­دهنده تمرکز اراضی­ زراعی با نیاز آبی بالا و هم­چنین صنایع ­آب­بر در مجاورت رودخانه زاینده­رود بوده است که لزوم تحلیل فضایی کاربری­های اراضی این منطقه را نمایان ساخته است.

کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Identification and investigation of the area under cultivation in Lenjanat using Landsat 8 satellite images

نویسندگان English

Vahid Riahi
Parviz Zeaiean Firouzabadi
Farhad Azizpour
Parastoo Darouei
Kharazmi University
چکیده English

The cognition of cropping pattern is important for planning and resource management .Remote sensing as a science and technology of spatial information and geographic information system due to having the analytical facilities can play a key role in determining the distribution of crops and their lands under cultivation. In this research, in order to identify and separate the lands under cultivation of the dominant crops in Lenjanat of Isfahan province, the multi-temporal images of Landsat 8 satellite, OLI sensor were used in the dates of April 17, July 6, and August 23 in 2016. Using maximum likelihood classification and normalized difference vegetation index (NDVI) of the agriculture crops in different periods of growth and according to their cropping calendar, the map of the cropping pattern of the area was determined. To evaluate the accuracy of the results, the produced maps were examined with reference data. Kappa coefficient and overall accuracy were 0.88 and 90%, respectively, in maximum likelihood classification, and 0.90 and 93%, respectively, in NDVI. Furthermore, statistics presented by Agricultural Jihad Organization of Isfahan province in the 2015-2016 crop year was used for evaluation. The results showed that there were differences equal to 10.2%, 18.6% and 1.8%, in the area under cultivation of wheat and barley, rice, and potato and forage, respectively, in maximum likelihood classification, comparing with the statistics of Agriculture Jihad while the results of NDVI comparing with Jihad statistics showed the errors equal to 6.6 %, 6.5 % and 3.2%, respectively, that indicated the better performance of temporal vegetation indices in estimation of area under cultivation according to its phenology. Investigation of land use and cropping pattern of this area indicate a high centralization of agricultural lands with high water requirements and industries on the proximity of Zayanderud River which necessitates the spatial analysis of land use in this area.

کلیدواژه‌ها English

Cropping pattern
Landsat 8 satellite images
Maximum Likelihood
NDVI
Lenjanat
Akhtar, F., Awan, U. K., Tischbein, B., & Liaqat, U. W. (2017). A phenology based geo-informatics approach to map land use and land cover (2003–2013) by spatial segregation of large heterogenic river basins Applied Geography, 88, 48-61.
Bagan, H., & Yamagata, Y. (2012). Landsat analysis of urban growth: How Tokyo became the world's largest megacity during the last 40years. Remote sensing of Environment, 127, 210-222.
Hopkins, P. F., A. L. Maclean, and T. M. Lillesand. 2005. Assessment of thematic mapper imagery for forestry applications under Lake States conditions. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 54 (1): 61- 68.
Kamusoko, C., & Aniya, M. (2007). Land use/cover change and landscape fragmentation analysis in the Bindura District, Zimbabwe. Land degradation & development, 18(2), 221-233.
Koppe, W., Li, F., Gnyp, M. L., Miao, Y., Jia, L., Chen, X., ... & Bareth, G. (2010). Evaluating multispectral and hyperspectral satellite remote sensing data for estimating winter wheat growth parameters at regional scale in the North China plain.Photogrammetrie-Fernerkundung-Geoinformation,2010(3), 167-178.
Kumar, P., & Jeganathan, C. (2017). Monitoring Horizontal and Vertical Cropping Pattern and Dynamics in Bihar over a Decade (2001–2012) Based on Time-Series Satellite Data. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 45(3), 485-502.
LI, W. G., Hua, L. I., & ZHAO, L. H. (2011). Estimating rice yield by HJ-1A satellite images. Rice Science, 18(2), 142-147
Mather PM, Tso B. 2009 . Classification Methods for Remotely Sensed Data. Second Edition, CRC Press. New York.
Pattanaik, F., & Mohanty, S. (2017). Changes in Cropping Pattern in Odisha Agriculture in Neo-Liberal Period. Journal of Rural Development, 36(1), 121-154.
Sawasawa, H. L. (2003). Crop yield estimation: Integrating RS, GIS and management factors. A case study of Birkoor and Kortigiri Mandals, Nizamabad District India, ITC, International Institute for Geo-information science and earth observation enschede, The Netherlands.
Schowengerdt, R. A. (2007). Remote Sensing: Models and Methods for Image Processing. Academic Press, United States.
Wardlow, D. B., L. E. Eghbert and j. H. Castens (2007). Analysis of time-series MODIS 250m vegetation index data for crop classification in the U.S. Central Great Plains, Jornal of Remote Sensing of Environment. 108: 290-310.
Yusoff, N. M., Muharam, F. M., & Khairunniza-Bejo, S. (2017). Towards the use of remote-sensing data for monitoring of abandoned oil palm lands in Malaysia: a semi-automatic approach. International Journal of Remote Sensing, 38(2), 432-449.