تأثير العوامل المحيطة بالغطاء النباتي في قيمة المؤشر النباتي NDVI لصور القمر الصناعي Landsat في منطقة الجبل الاخضر

المؤلفون

  • غادة محمد علي هويدي قسم الجغرافيا ونظم المعلومات الجغرافية، جامعة درنة

DOI:

https://doi.org/10.37375/jlgs.v6i1.3742

الكلمات المفتاحية:

المؤشر النباتي، الاستشعار عن بُعد، القمر الصناعي

الملخص

تستخدم مؤشرات الغطاء النباتي Vegetation Indices (VI) في وصف مدى خضرة الغطاء النباتي أو كثافته النسبية وصحته في صور الأقمار الصناعية. وقد طُوّرت مؤشرات الغطاء النباتي لاستخراج إشارة النبات فقط، إلا أن خلفية التربة، وظروف الرطوبة، وزاوية سمت الشمس، وزاوية رؤية المستشعر، وتفاعلات الغلاف الجوي قد تؤثر في انعكاس أو ارتداد الإشعاع المنعكس من النبات للمستشعر، وبالتالي قد تُغير قيم مؤشرات الغطاء النباتي وإعطاء قيمة قد تكون غير حقيقية عن كثافة الغطاء النباتي أو تراجعه عبر الزمن. ويُعَدُّ المؤشر النباتي Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)  من صور القمر الصناعي Land sat، من المؤشرات النباتية سهلة وشائعة الاستخدام في استخراج قيمة وكثافة الغطاء النباتي السائد في منطقة ما، الاَّ أن هذا المؤشر قد يتأثر بالعوامل المحيطة بالنبات، فيعطي قيمة قد تكون غير حقيقية. لذلك تهدف الدراسة لمعرفة قيمة مؤشر NDVI، و مقارنته بمؤشري، Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) وEnhanced Vegetation Index (EVI)، ومدى صلاحيته لتقييم كثافة أي غطاء نباتي وفق أي ظروف بيئية محيطة بالغطاء النباتي، وكذلك رصد التغيرات في الغطاء النباتي لمنطقة الجبل الأخضر خلال 50 عاماً الماضية، والتعرف على التغير في الغطاء النباتي. وقد اعتمدت هذه الدراسة على صورة عالية الدقة مكانيًا (30 مترًا) من TM، لمنطقة الدراسة لشهر اغسطس 2023، واحتساب المؤشرات النباتية NDVI وSAVI، EVI، لكل بكسل نفس الصورة، وذلك لقياس الغطاء النباتي في منطقة الجبل الأخضر، ومقارنة النتائج لتقييم مؤشر NDVI، ومعرفة تأثيرات العوامل عليه، وكذلك صور الأقمار الصناعية من 1972 إلى 2023 للتعرف على التغير في الغطاء النباتي للمنطقة. ومن أهم نتائج هذه الدراسة، لتقييم الغطاء النباتي يستحسن استخدام أكثر من مؤشر مع مؤشر NDVI ، للحصول على قيمة حقيقة للغطاء النباتي السائد في المنطقة. 

المراجع

- Aggarwal, S. (2004). Principles of remote sensing. Satellite remote sensing and GIS applications in agricultural meteorology. "In Proceedings of the Training Workshop in Dehradun, India. AGM-8, WMO/TD, no.1182, 39-65

- Ahl, D., Gower, S., Burrows, S., Shabanov, N., Myneni, R., & Knyazikhin, Y. (2006). Monitoring spring canopy phenology of a deciduous broadleaf forest using MODIS. Remote Sensing of Environment, 104(1), 88-95.

- Andela, N., Liu, Y., van Dijk, M., de Jeu, R. A. M., & McVicar, T. (2013). Global changes in dryland vegetation dynamics (1988-2008) assessed by satellite remote sensing: comparing a new passive microwave vegetation density record with reflective greenness data. Biogeosciences, 10(10), 6657.

- Bannari, A., Morin, D., Bonn, F., & Huete, A. R. (1995). A review of vegetation indices. Remote Sensing Reviews, 13(1-2), 95-120.

- Blondel, J. (2010). The Mediterranean region: biological diversity in space and time. Oxford University Press. Inc., New York.

- Campbell, J. B. (2002). Introduction to remote sensing. CRC Press.

- Chuvieco, Emilio, and Alfredo Huete. (2009). Fundamentals of satellite remote sensing. CRC Press Inc., London.

- Cracknell, A. P. (2007). Introduction to Remote Sensing. CRC press. New York.

- Gandhi, G. M., Parthiban, S., Thummalu, N., & Christy, A. (2015). Ndvi: Vegetation Change Detection Using Remote Sensing and Gis–A Case Study of Vellore District. Procedia Computer Science, 57, 1199-1210.

- Gilabert, M. A., González-Piqueras, J., Garcıa-Haro, F. J., & Meliá, J. (2002). A generalized soil-adjusted vegetation index. Remote Sensing of Environment, 82(2), 303-310

- Huete, A. R. (1988). A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sensing of Environment, 25(3), 295-309.

- Huete, A. R. (2012). Vegetation indices, remote sensing and forest monitoring. Geography Compass, 6(9), 513-532.

- Jackson, R. D., & Huete, A. R. (1991). Interpreting vegetation indices. Preventive Veterinary Medicine, 11(3-4), 185-200.

- Jiang, Z., Huete, A. R., Didan, K., & Miura, T. (2008). Development of a two-band enhanced vegetation index without a blue band. Remote Sensing of Environment, 112(10), 3833-3845.

- Jin, X. M., Zhang, Y. K., Schaepman, M. E., Clevers, J. G. P. W., & Su, Z. (2008). Impact of elevation and aspect on the spatial distribution of vegetation in the Qilian mountain area with remote sensing data. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 37, 1385-1390.

- Jiménez, M., & Díaz-Delgado, R. (2015). Towards a standard plant species spectral library protocol for vegetation mapping: A case study in the shrubland of Doñana National Park. ISPRS International Journal of Geo- information, 4(4), 2472-2495Lasanta, T., & Vicente-Serrano, S. M. (2012). Complex land cover change processes in semiarid Mediterranean regions: An approach using Landsat images in northeast Spain. Remote Sensing of Environment, 124, 1-14.

- Kharuk, V. I., Alshansky, A. M., & Yegorov, V. (1992). Spectral characteristics of vegetation cover: factors of variability. International Journal of Remote Sensing, 13(17), 3263-3272.

- Li, Y., Wang, H., & Li, X. B. (2015). Fractional Vegetation Cover Estimation Based on an Improved Selective Endmember Spectral Mixture Model. PLOS one, 10(4), e0124608.

- Matsushita, B., Yang, W., Chen, J., Onda, Y., & Qiu, G. (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, 7(11), 2636-2651.

- Rivaes, R., Rodríguez‐González, P., Albuquerque, A., Pinheiro, A., Egger, G& Ferreira, M. (2013). Riparian vegetation responses to altered flow regimes driven by climate change in Mediterranean rivers. Ecohydrology, 6(3), 413-424.

- Shaw, G., & Burke, H. (2003). Spectral imaging for remote sensing. Lincoln Laboratory Journal, 14(1), 3-28.

- Sesnie, S. E., Dickson, B. G., Rosenstock, S. S., & Rundall, J. M. (2012). A comparison of Landsat TM and MODIS vegetation indices for estimating forage phenology in desert bighorn sheep (Ovis canadensis nelsoni) habitat in the Sonoran Desert, USA. International Journal of Remote Sensing, 33(1), 276-286.

- Silleos, N. G., Alexandridis, T. K., Gitas, I. Z., & Perakis, K. (2006). Vegetation indices: advances made in biomass estimation and vegetation monitoring in the last 30 years. Geocarto International, 21(4), 21-28.

- Soleimani, K., Kordsavadkooh, T and Muosavi, S. (2008). Effect of environmental factors on vegetation changes using GIS (Case Study: Cherat Catchment, Iran). World Applied Sciences Journal, 3, 95-100.

- Suwanprasit, C., & Srichai, N. (2012). Impacts of spatial resolution on land cover classification. Proceedings of the Asia-Pacific Advanced Network, 33, 39-47.

- Rondeaux, G., Steven, M., & Baret, F. (1996). Optimization of soil-adjusted vegetation indices. Remote Sensing of Environment, 55(2), 95-107.

- Wang, G., Gertner, G., Fang, S., & Anderson, A. (2004). Mapping vegetation cover change using geostatistical methods and bitemporal Landsat TM images.Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions, on 42(3), 632-643.

- Wilson, J. (2011). Cover plus: ways of measuring plant canopies and the terms used for them. Journal of Vegetation Science, 22(2), 197-206.

التنزيلات

منشور

2026-01-01

كيفية الاقتباس

تأثير العوامل المحيطة بالغطاء النباتي في قيمة المؤشر النباتي NDVI لصور القمر الصناعي Landsat في منطقة الجبل الاخضر . (2026). مجلة ليبيا للدراسات الجغرافية, 6(1), 1-20. https://doi.org/10.37375/jlgs.v6i1.3742