An Education Blog

word direction logo

Aplikasi remote sensing teknik dan persekitaran faktor dalam memisahkan dan menentukan ciri-ciri tumbuh-tumbuhan (kajian kes: Siahkooh lembangan-Yazd)- (Malay)

M.hassanzadeh Nafooti, N. Baghestani Meybodi, Z. Ebrahimi Khusfi, M. chabok, M. Ebrahimi Khusfi

Dept. of watershed management, Maybod Branch, Islamic Azad University, Maybod, Iran

Research Institute of Agriculture and Natural Resources, Yazd, Iran

College of Natural Resources and Earth Sciences, Kashan University, Iran

Watershed management, Islamic Azad University, Maybod, Iran

Remote Sensing and Geographic Information System, Dept. of Remote Sensing and GIS, Geography Faculty, University of Tehran, Tehran, Iran

Key words: Vegetation fraction, Remote Sensing, Index, Environmental factors, Siahkooh, Iran.

ABSTRAK
environmental-factorMemandangkan keupayaan imejan satelit dan teknik-teknik teknologi Remote Sensing, penyelidik menggunakan ini sebagai satu kaedah konvensional untuk meneroka padang pasir dan penyelidikan yang dijalankan di kawasan-kawasan gersang. Kajian ini bertujuan untuk menilai penggunaan teknik remote sensing dan faktor-faktor iklim dan geologi di memisahkan dan menentukan ciri-ciri tumbuh-tumbuhan di kawasan yang gersang, terutamanya di lembangan Siahkooh yang terletak di wilayah Yazd (Iran). Pada mulanya, untuk mengesan pecahan tumbuh-tumbuhan di kawasan kajian, 286 plot telah dicuba di dalam kerja lapangan. Selepas menggunakan pempraprosesan perlu pada imejan satelit ASTER yang termasuk pembetulan radiometrik dan geometri, persamaan garis tanah dan 13 tumbuhan Indeks akan dikira. Untuk mengkaji kesan faktor persekitaran tumbuh-tumbuhan sebahagian kecil, lapisan maklumat seperti formasi geologi, ketinggian, cerun, aspek, suhu dan kerpasan telah dihasilkan dan dipiawaikan. Untuk menggabungkan lapisan disebut dan menyiasat kesan setiap faktor, kaedah penghapusan mundur ini digunakan untuk latihan plot. Akhirnya, ketepatan model telah dinilai berdasarkan pekali korelasi di antara nilai-nilai yang diukur dan anggaran di plot ujian. Keputusan kajian ini menunjukkan bahawa MSAVI1 adalah Indeks paling sesuai untuk menganggarkan sebahagian kecil tumbuhan dalam kajian kes ini. Tambahan pula, keputusan menunjukkan bahawa faktor-faktor iklim dan geologi tidak mempunyai apa-apa kesan signifikan meningkatkan ketepatan model di lembangan Siahkooh.

Leave a Reply

Share this

Journals

Email Subscribers

Name
Email *