بررسی رابطه دمای سطح زمین با پوشش گیاهی و رطوبت سطحی در کاربری‌های اراضی در شهرستان کرمانشاه

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 استاد ژئوموروفولوژی گروه سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشکده برنامه ریزی و علوم محیطی دانشگاه تبریز، تبریز ،ایران

2 دانشجوی دکترای سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشکده برنامه ریزی و علوم محیطی دانشگاه تبریز تبریز، ایران

چکیده

دمای سطح زمین به عنوان یکی از عوامل کلیدی در کنترل فرآیندهای بیولوژیکی، شیمیایی و فیزیکی زمین، از اهمیت بالایی برخوردار است. دمای سطح زمین نه تنها تأثیر مستقیمی بر فرآیندهای طبیعی نظیر تبخیر، تبادل گازها و چرخه آب دارد، بلکه در بررسی تغییرات اقلیمی و الگوهای آب و هوایی نیز نقش بنیادی را بر عهده دارد. در این مطالعه رابطه دمای سطح زمین با پوشش گیاهی و رطوبت سطحی خاک درکاربری اراضی شهرستان کرمانشاه بررسی گردید. برای این منظور از تصاویر ماهواره‌ای لندست 8 با سنجندههای OLI و TIRS در سال های 2014، 2019 و 2024 استفاده شد. پس از انجام مراحل پردازش تصاویر، نقشه کاربری اراضی با روش طبقه بندی نظارت شده در محیط ارث انجین با روش SVM در هفت کلاس برای دوره ده ساله استخراج شد. همچنین دمای سطح زمین را با الگوریتم پنجره مجزا بدست آورده و ارتباط آن با پوشش گیاهی و رطوبت سطحی با روش های آماری بررسی شد. دقت طبقه بندی به روش SVM با بررسی داده‌های زمینی و تصاویر ماهواره ای سال های 2014، 2019 و 2024 بر حسب ضریب آماری کاپا به ترتیب 96/0 ، 97/0 و 97/0 و بر اساس صحت کلی 972/0 ، 970/0 و 977/0 به دست آمد. میانگین شاخص دمای سطح زمین 5/25 ، 5/25 و 5/26 درجه سانتی گراد، میانگین شاخص تفاضل نرمال شده پوشش گیاهی 19/0 ، 22/0 و 24/0 و میانگین شاخص نرمال شده رطوبت 04/0 ، 025/0- و 07/0- برآورد شد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Investigating the relationship between land surface temperature, vegetation cover and surface moisture in land uses in Kermanshah county

نویسندگان [English]

  • maryam bayatikhatibi 1
  • yousef amirian 2
1 -Professor,Geomorphology of Dep. of RS & GIS, Faculty of Planning and Environment sciences, Universityof Tabriz,Tabriz, Iran.
2 Phd Candidate of Remote Sensing and GIS, Faculty of Planning and Environment sciences, University of Tabriz,Tabriz, Iran
چکیده [English]

The Earth's surface temperature is of great importance as one of the key factors in controlling the biological, chemical and physical processes of the Earth. The Earth's surface temperature not only has a direct impact on natural processes such as evaporation, gas exchange and the water cycle, but also plays a fundamental role in studying climate change and weather patterns. In this study, the relationship between the Earth's surface temperature and vegetation cover and soil surface moisture in the land use of Kermanshah County was investigated. For this purpose, Landsat 8 satellite images with OLI and TIRS sensors were used in the years 2014, 2019 and 2024.After performing the image processing steps, the land use map was extracted using the supervised classification method in the Google Earth Engine environment using the SVM method in seven classes for a ten-year period. Also, the land surface temperature was obtained with a discrete window algorithm and its relationship with vegetation cover and surface moisture was investigated using statistical methods. The classification accuracy of the SVM method, by examining ground data and satellite images from 2014, 2019, and 2024, was 0.96, 0.97, and 0.97, respectively, in terms of the Kappa statistical coefficient, and 0.972, 0.970, and 0.977, respectively, based on the overall accuracy.separately and bands 3, 4, and 5 from the OLI sensor of the Landsat 8 satellite are used as combined layers. First, by converting the digital numerical values to the spectral radiance of the atmosphere or TOA, and then TB is calculated.

کلیدواژه‌ها [English]

  • LST
  • NDVI
  • NDMI
  • Landuse
  • Kermanshah county.Iran
 
Alavipanah, S. K., 2018, Thermal Remote Sensing and its Application in the Earth Sciences, University of Tehran Press, Tehran.
Chi, Y., Sun, J., Sun, Y., Liu, S., Fu, Z., 2020, Multi-Temporal Characterization of Land Surface  Temperature and its Relationships with Normalized Difference Vegetation Index and Soil Moisture Content in the Yellow River Delta, China, Global Ecology and Conservation, 23: 1-16.
Cristóbal, J., Jiménez-Muñoz, J, C., Sobrino, J, A., NinyerolaM, P. (2009(. Improvements in land surface temperature retrieval from the Landsat series thermal band using water vapor and air temperature. J Geophys Res Atmos 114:1–16. https://doi.org/10.1029/2008JD010616.
Das,S., Angadi, D., 2020, Land use-land cover (LULC) Transformation and its Relation with Land Surface Temperature Changes: A Case Study of Barrackpore Subdivision, West Bengal, India, Remote Sensing Applications: Society and Environment, 19: 1-28.
Diak, G.R. and. Whipple, M.S (1993) Improvements to Models and Methods for Evaluating the Land-Surface Energy Balance and “Effective” Roughness Using Radiosonde Reports and Satellite-Measured “Skin” Temperature Data. Agricultural and Forest Meteorology, 63, 189-218. https://doi.org/10.1016/0168-1923(93)90060-U.
Feizizadeh, B. (2017). Modeling the Trends of the Land Use/Cover Change and Its Impacts on the Erosion System of the Allavian Dam Based on the Remote Sensing and GIS
Techniques. Hydrogeomorphology4(11), 21-38.
 
 
Feizizadeh, B. , Didehban, K. and Gholamnia, K. (2016). Extraction of Land Surface Temperature (LST) based on Landsat Satellite Images and Split Window Algorithm Study area: Mahabad Catchment. Scientific- Research Quarterly of Geographical Data (SEPEHR)25(98), 171-181. doi: 10.22131/sepehr.2016.22145.
Jiménez-Muñoz, J. C., Mattar, C., Barichivich, J., Santamaría-Artigas, A., Takahashi, K., Malhi, Y., ... & Schrier, G. V. D. (2016). Record-breaking warming and extreme drought in the Amazon rainforest during the course of El Niño 2015–2016. Scientific reports6(1), 33130.
Khorchani, M., Vicente-Serrano, S.M., Azorin-Molina, C., Garcia, M., Martin-Hernandez, N., Pena-Gallardoa, M., El Kenawy, A., Dominguez-Castro, F., 2018, Trends in LST over the Peninsular Spain as Derived from the AVHRR Imagery Data, Global and Planetary Change, 166: 75-93.
Li, Z, L., Tang, B, H., Wu, H., Ren, H., Yan, G., Wa, Z., Trigo, I, F., Sobrino, J, A. (2013(. Satellite-derived land surface temperature: current status and perspectives. Remote Sens Environ 131:14–37. 
https://doi.org/10. 1016/j.rse.2012.12.008.
Owen, T.W., Carlson, T.N., Gillies, R.R., 1998, An Assessment of Satellite Remotely Sensed Land Cover Parameters in Quantitatively Describing the Climatic Effect of Urbanization, International Journal of Remote. Sensing, 19:1663-1681.
Qin, Z., Berliner, P., Karnieli, A. (2001(. Remote Sensing 22 3719-3746.
Rongali, G.; Ashok Kumar, K.; Ashvani Kumar, G. & Rakesh, K. 2018. A Mono-Window Algorithm for Land Surface Temperature Estimation from Landsat 8 Thermal Infrared Sensor Data: A Case Study of the Beas River Basin. India. Pertanika J. Sci. & Technol. 26 (2): 829 – 840.
Sommers, L.E., Gilmour, C.M., Wildung, R.E., Beck, S.M, 1981, The Effect of Water Potential on  Decomposition Processes in Soils, Water Potential Relations in Soil Microbiology, 9:97-117.
Townshend, J.R.G., Justice, C.O., 2007, Analysis of the Dynamics of African Vegetation Using the  Normalized Difference Vegetation Index. International Journal of Remote Sensing, 7: 1435–1445.
Wan, Z., Zhang, Y., Ma, X., King, M., Myers, J., Li, X, 1999, Vicarious Calibration of the Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer Airborne Simulator thermal-infrared channels, Applied Optics, 38: 6294-6306.