بازیابی پارامتر های شاخص سطح برگ، مقدار کلروفیل و سطح پوشیده شده با پوشش گیاهی با استفاده از رویکرد آماری-تجربی از تصاویر ابرطیفی ماهواره کریس-پروبا در منطقه باراکس اسپانیا

نوع مقاله : پژوهشی اصیل

نویسنده
دانشگاه تربیت مدرس
چکیده
بازیابی پارامتر‌های بیوفیزیکی و بیوشیمیایی پوشش گیاهی که در طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها مانند مطالعات اقلیمی، نرخ فتوسنتز، وضعیت تغذیه‌ای گیاهان و چرخه‌های ژئوشیمیایی مورد استفاده قرار می‌گیرند، از اهمیت بالایی برخوردار است. آگاهی از این پارامتر‌ها دید مناسبی دربارۀ سلامت گیاهان، وضعیت رشد آن‌ها و کیفیت پوشش گیاهی فراهم می‌آورد و امکان بررسی طولانی‌مدت پویایی پوشش گیاهی را میسر می‌سازد. به‌طورکلی، رویکرد‌های بازیابی پارامتر در دو گروه کلی رویکرد‌های آماری ـ تجربی و رویکرد‌های مبتنی بر مدل‌های فیزیکی قرار می‌گیرند. در این مطالعه بازیابی پارامتر‌های شاخص سطح برگ (LAI)، مقدار کلروفیل و سطح پوشیده‌شده با پوشش گیاهی (FVC) با استفاده از رویکرد آماری ـ تجربی از تصاویر ماهواره‌ای کریس ـ پروبا در منطقۀ باراکس اسپانیا ارائه شده ‌است. در این رویکرد برای بازیابی پارامترهای پوشش گیاهی، نیازمند داده‌های میدانی جمع‌آوری‌شده و یک تصویر ماهواره‌ای از منطقه مورد مطالعه بوده تا با فراهم کردن این داده‌ها و برقراری ارتباط بین آن‌ها، مدل کالیبره‌شده و با استفاده از روش‌های رگرسیون خطی و غیرخطی نسبت‌به بازیابی پارامتر‌های پوشش گیاهی اقدام کرد. نتایج حاصل از این مطالعه نشان دادند که در بازیابی شاخص سطح برگ، مقدار کلروفیل و سطح پوشیده‌شده با پوشش گیاهی به‌ترتیب مدل‌های Exponential GPR (RMSE= 0.78, R2=0.77, MAE=0.49Rational Quadratic GPR (RMSE= 4.55, R2=0.36, MAE=3.61) و Squared Exponential GPR (RMSE=0.11, R2=0.71, MAE=0.09) بهترین برآورد و برازش با داده‌های میدانی را ارائه دادند. تجزیه و تحلیل نقشه‌های بازیابی‌شدۀ شاخص‌های LAI، مقدار کلروفیل و FVC نشان دادند که مدل‌های فرایند گاوسی که از روش‌های رگرسیون غیرخطی هستند، در مقایسه با روش‌های رگرسیون خطی و روش‌های ماشین‌بردار پشتیبان، در بازیابی پارامتر‌های مذکور عملکرد بهتری داشته‌اند. نقشه‌های بازیابی‌شده نشان می‌دهند که مدل‌های مختلف گاوسی نه‌تنها در بازیابی شکل اراضی کشاورزی موفق عمل کرده، بلکه تغییرات شاخص‌های LAI، مقدار کلروفیل و FVC داخل اراضی کشاورزی را نیز با دقت مطلوبی بازیابی کرده‌اند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


Ahmadi, R., Amiri Bakhtiar, M.S. (2018), « Application of support vector regression to estimate the formation water saturation in one of the largest oil fields located in the southwest of Iran», JOURNAL OF RESEARCH ON APPLIED GEOPHYSICS, 4(2), 199-210.doi: 10.22044/JRAG.2017.5552.1106.
Shokri, S., Sadeghi, M.T., Marvast, M.A. (2013), « An Integrated Method of Data Pre-processing in Support Vector Regression for the Quality Prediction of Treated Gas-oil», Journal of Petroleum Research, 23(75), 102-116.doi:10.22078/PR.2013.317.
Shamseddini, A. (2017) « LiDAR and optical data capability assessment for plantation structural parameter estimation Assessment of LiDAR and optical data capability in the estimation of structural parameters of plantations », Journal of Spatial Planning, 21(2), 119-145.
Mousivand, A. (2018) «Top of Atmosphere Hyperspectral Image Simulation through Radiative Transfer Models», Journal of Spatial Planning, 21(4), 161-182.
Mahdavifard, M., Khalil ValiZadeh, K., Atazadeh, E. (2020), « Estimation of chlorophyll-a concentration using ground data and Sentinel-2 and Landsat-8 Satellite images processing (Case study: Tiab Estuary», Journal of RS and GIS for Natural Resources, 11(1), 72-83.
Rezaei Navaei, S., Koosha, H. (2016), « Applying Data Mining Techniques for customer churn prediction in insurance industry», International journal on industrial Engeenering & production Management, 27(4), 635-653.
Arneth, A. (2015), «Climate Science: Uncertain Future for Vegetation Cover», Nature, 524(7563), 44-45.doi: 10.1038/524044a.
Baret, F., Buis, S. (2008), «Estimating Canopy Characteristics from Remote Sensing Observation: Review of Methods and Associated Problems», Advanced in Land Remote Sensing, 173-201.
Baret, F., Hagolee, O., Geiger, B., Bicheron, P., Miras, B., Huc, M., Berthelot, B., Nino, Weiss, M., Samain, O., Roujean, J., Leroy, M. (2007), «LAI, FAPAR and fCover Cyclope Global Products Derived from Vegetation Part1: Principals of the algorithm». Remote Sensing and Environment, 110, 275-286.
Bei, C., Qian-jun, ZH., Wen-jiang, H., Xiao-yu, S., Hui-chun, Y., Xian-feng, ZH. (2019), «Leaf Chlorophyll Content Retrieval of Wheat by Simulated RapidEye, Sentinel-2 and EnMAP data», Journal of Integrative Agriculture,18(6):1230-1245.doi: 10.1016/S20953119(18)62093-3.
Darvishzadeh, R., Skidmore, A., Schlerf, M., & Atzberger, C. (2008), « Inversion of a Radiative Transfer Model for Estimating Vegetation LAI and Chlorophyll in a Heterogeneous Grassland», Remote Sensing of Environment, 112(5), 2592-2604.doi: 10.1016/j.rse.2007.12.003.
D’Ursom G., Gomez, S., Vuolo, F., Dini, L. (2009), « Estimation of Land Surface Parameter through Modeling Inversion of Earth Observation Optical Data», Advances in Modeling Agricultural Systems, 317-338.doi: 10.1007/978-0-387-75181-8_15.
Gitelson, A.A., Vina, A., Verma, S.B., Rundquist, D.C., Arkebauer, T.J., Keydan, G., Leavitt, B., Ciganda, V., Burba, G.G., Suyker, A.E. (2006), «Relationship between Gross Primary Production and Chlorophyll Content in Crops: Implication for the Synoptic Monitoring of Vegetation Productivity», Journal of Geophysical Research, 111(D8).doi: 10.1029/2005JD006017.
Huang, J., Zeng, Y., Kuusk, A., Wu, B., Dong, L., Mao, K., Chen, J. (2011a), «Inverting a forest canopy reflectance model to Retrieve the Overstorey and Understory Leaf Area Index for Forest Stands, International Journal of Remote Sensing, 32(22), 7591-7611.doi: 10.1080/01431161.2010.525259.
Jiapear, G., Chen, X., Bao, A. (2011), «A Comparison of Methods foe Estimating Fractional Vegetation Cover in Arid Regions», Agriculture and Forest Meteorology, 151(12), 1698-1710.doi: 10.1016/j.agrformet.2011.07.004.
Knyazikhin, Y., Kranigk, J., Myneni, R.B., Panfyorov, O., & Gravenhorst, G. (1998), «Influence of Small-scale Structure on Radiative Transfer and Photosynthesis in Vegetation Canopies», Journal of Geophysical Research, 103(D6), 6133-6144.doi: 10.1029/97JD03380.
Madhu, B., Paul, A.K., Roy, R. (2019), «Performance Comparison of Various Kernels of Support Vector Machine Regression for Predicting Option Price», International Journal of Discrete Mathematics, 4(1): 21-31.doi: 10.11648/j.dmath.20190401.14.
Marona, R., Martin, R., Yohai, V.J. (2006), « Robust Statistics and Methods », John Wiley & Sons Ltd, England.
Meroni, M., Colombo, R., Panigada, C. (2004), « Inversion of a Radiative Transfer Model With Hyperspectral Observations for LAI Mapping in Poplar Plantations», Remote Sensing of Environment, 92(2), 195–206.doi: 10.1016/j.rse.2004.06.005.
Mu, X., Song, W., Gao, Zh., Mcvicar, T.R., Donohue, R.J., Yan, G. (2018), «Fractional Vegetation Cover Estimation by Using Multi-angle Vegetation Index», Remote Sensing of Environment,216:44-56.doi: 10.1016/j.rse.2018.06.022.
Monteith, J., Unsworth, M. (1990), «Principals of Environmental Physics», London, UK: Edward Arnold.
Neinavaz, E., Skidmore, A.K., Darvishzadeh, R., Groen, T.A. (2016), «Retrieval of Leaf Area Index in Different Plant Species Using Thermal Hyperspectral Data, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 119:390-401.doi: 10.1016/j.isprsjprs.2016.07.001.
Pasolli, L., Asam, S., Castelli, M., Bruzzone, L., Wohlfahrt, G., Zebisch, M., Notarnicola, C. (2015), «Retrieval of Leaf Area Index in Mountain Grasslands in the Alps from MODIS Satellite Imagery», Remote Sensing and Environment, 165,159-174. doi: 10.1016/j.rse.2015.04.027.
Ranwana, R., Palade, V. (2006), «Multi-classifier Systems: Review and a Roadmap for Developers», International Journal of Hybrid Intelligent Systems, 3(1), 35–61.doi: 10.3233/HIS-2006-3104.
Rivera-Caicedo , J.P., Verrelst, J., Munoz-Mari, J., Camps-Valls, G., & Moreno, J. (2017). Hyperspectral dimensionality reduction for biophysical variable statistical retrieval, ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing, 132, 88-101.
Sellers, P.J., Los, S.O., Tucker, C.J., Justice, C.O., Dazlich, D.A., Collatz, G.J., Randall, D.A. (1996), «A Revised Land Surface Parametrization (SiB2) for Atmospheric GCMs: Part II. The Generation of Global Field of Terrestrial Biophysical Parameters from Satellite Data», Journal of Climate, 9(4), 706-737.
Smola. A.J., Scholkopf, B. (2004), «A Tutorial on Support Vector Regression», Statistics and Computing, 14, 199-222.
Vapnik, Vladimir. (1995), «The nature of statistical learning theory», Springer, New York.
Verrelst, J., Alonso, L., Caicedo, J.P.R., Moreno, J., & Camps-Valls, G. (2012a), « Gaussian process retrieval of chlorophyll content from imaging spectroscopy data», IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observation and Remote Sensing, 6, 867-874.
Wang, K., Chen, Zh. (2016), «Stepwise Regression and All Possible Subsets Regression in Education», Electronic International Journal of Education, Arts and Science, 2(1), 60-81.
Zhang, D., Mansaray, L.R., Jin, H., Sun, H., Kuang, Zh., Huang, J. (2018), «A Universal Estimation Model of Fractional Vegetation Cover for Different Crops based on Time Series Digital Photographs», Computers and Electronics in Agriculture,151, 93-103.doi: 10.1016/j.compag.2018.05.030.
Zhu, X., Feng, X., Zhao, Y. (2011), «Multi-scale MSDT inversion based on LAI spatial knowledge», Science China Earth Sciences, 55(8), 246–255.doi: 10.1007/s11430-011- 4312-0.