نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

گروه جغرافیای طبیعی، دانشکده ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران.

چکیده

داده­ های سنجش از دور در سال های اخیر در مطالعات مربوط به مدیریت منابع طبیعی نقش مهمی داشته است. این داده ­ها به خصوص در مطالعات و پژوهش های منابع آبی کاربردزیادی دارد. از میان مطالعات مربوط به منابع آبی استفاده از شاخص ­های آبی در سال های اخیر بسیار مورد توجه قرار گرفته است. این شاخص ­ها با پیشرفت و تولیدات تصاویر ماهواره­ای رشد و توسعه بیشتری یافتند و میزان دقت آنها به طور چشمگیری افزایش پیدا کرد. در این پژوهش از تصاویر ماهواره ­ای لندست8 و سنتینلA2 بر روی سواحل بوشهر در حاشیه خلیج فارس استفاده شد. هشت شاخص آبی انتخاب و بر روی تصاویر اجرا گردید. با توجه به وجود دو کلاس آب و خشکی، طبقه بندی نظارت نشده بر روی تصاویر انجام گرفت و در پایان با استفاده از نقشه ­های خروجی بدست آمده دقت کلی و ضریب کاپا دامنه ­ای بین 77 تا 99/6 درصد و 55 تا 0/99 بدست آمد. برای تصاویر لندست از میان شاخص­ های اجرا شده، شاخص اصلاح شده اختلاف آب نرمال شده (MNDWI) و شاخص دریاچه، تالاب نرمال شده (NDPI) بهترین شاخص ­ها بودند. شاخص ­های نسبت آب (WRI) و شاخص اختلاف تیرگی (گل آلودی) نرمال شده (NDTI) به عنوان بدترین شاخص شناخته شدند. برای تصاویر سنتینل A2 به ترتیب شاخص اصلاح شده اختلاف آب نرمال شده (MNDWI) و شاخص اختلاف آب نرمال شده (NDWI) دارای بهترین نتیجه بودند و شاخص استخراج اتوماتیک آب (AWEI_NSH) دارای بدترین نتیجه بود. به طور کلی در اجرای شاخص ­های آبی، میزان دقت و صحت موجود در تصاویر ستتینل A2 به نسبت تصاویر لندست 8 به طور چشمگیری بالاتر بود که این عامل می ­تواند به علت قدرت تفکیک مکانی بالاتر تصاویر سنتینل باشد. برای هر دو تصویر لندست 8 و سنتینل A2، شاخص اصلاح شده اختلاف آب نرمال شده (MNDWI) دارای بهترین نتیجه بود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

Alavipanah, S.K., 2004. Application of remote sensing in the earth sciences (soil). University of Tehran Press. Tehran, Iran. (In Persian)
Asghari Sarskanrood, S. and Poorahmed, M., 2016. Detection and Extraction of Changes in Zarineh Rud River’s Variation between 1989 and 2014 via Remote Sensing Data. Hydrogeomorphology, 2(5), pp. 1-16. Dor: 20.1001.1.23833254.1394.2.5.1.6. (In Persian)

Asghari Sarskanrood, S., Jalilyan. R., Pirozineghad, N., Madadi, A. and Yadeghari, M., 2020. Evaluation of Water Extraction Indices Using Landsat Satellite Images (Case Study: Gamasiab River of Kermanshah). Journal of Applied researches in Geographical Sciences, 20 (58), pp. 53-70. Doi: 10.29252/jgs.20.58.53. (In Persian).

Du, Z., Linghu, B., Ling, F., Li, W., Tian, W., Wang, H., Gui, Y., Sun, B. and Zhang, X., 2012. Estimating surface water area changes using time-series Landsat data in the Qingjiang River Basin, China. Journal of Applied Remote Sensing, 6(1), pp.063609-063609. https://doi.org/10.1117/1.JRS.6.063609.
Feyisa, G.L., Meilby, H., Fensholt, R. and Proud, S.R., 2014. Automated Water Extraction Index: A new technique for surface water mapping using Landsat imagery. Remote sensing of environment, 140, pp. 23-35. https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.08.029.
Hashemi, S.N., Akbarinasab, M. and Safarrad, T., 2018. The Detection of the Plume of the Arvand River Using Satellite Images. Hydrogeomorphology, 4(13), pp.147-164.
Jawak, S.D., Kulkarni, K. and Luis, A.J., 2015. A review on extraction of lakes from remotely sensed optical satellite data with a special focus on cryospheric lakes. Advances in Remote Sensing, 4(3), pp.196-213. DOI: 10.4236/ars.2015.43016.
Jensen, J.R., 2015. Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective (Pearson Series in Geographic Information Science. Pearson, America.
Kaplan, G. and Avdan, U., 2017. Object-based water body extraction model using Sentinel-2 satellite imagery. European Journal of Remote Sensing, 50(1), pp.137-143. https://doi.org/ 10.1080/22797254.2017.1297540.
Kwang, C., Jnr, E.M.O. and Amoah, A.S., 2017. Comparing of landsat 8 and sentinel 2A using water extraction indexes over Volta River. Journal of Geography and Geology, 10(1), pp.1-7. https://doi.org/10.5539/jgg.v1 0n1p1.
McFeeters, S.K., 1996. The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features. International journal of remote sensing17(7), pp.1425-1432. https://doi.org/10.1080/01431169608948714.
McFeeters, S.K., 2013. Using the normalized difference water index (NDWI) within a geographic information system to detect swimming pools for mosquito abatement: a practical approach. Remote Sensing5(7), pp.3544-3561. https://doi.org/10.3390/rs5073 544.
Mobasheri, M., 2014. Principles of physics in remote sensing and satellate technology. Khaje nasir university of technology publishers. Tehran, Iran. (In Persian)
Razmi, M., Mohammad Asgari, H., Dadollahi Sohrab, A., Nazemosadat, S.M.J. and Khazaei, S.H., 2017. Evaluation of the optimum index and MNDWI in examining coastline changes in the northern Persian Gulf (Case study: Dayyer). Journal of RS and GIS for Natural Resources, 8(1), pp.52-65. http://dorl.net/dor/20.1001 .1.26767082.1396.8.1.4.7. (In Persian).
Razmi, M., Mohammad Asgari, H., Dadolahi-Sohrab, A., Nazemossadat, S.M.J. and Khazaei, S.H., 2018. Assessing changes shoreline in Dayyer city using the Landsat satellite data, sensor TM and OLI 1991 and 2014 years. Journal of Marine Science and Technology, 16(4), pp.1-12. https://doi.org/10.22113/jmst. 2016.32078. (In Persian).
Rogers, A.S. and Kearney, M.S., 2004. Reducing signature variability in unmixing coastal marsh Thematic Mapper scenes using spectral indices. International Journal of Remote Sensing, 25(12), pp.2317-2335. https://doi.org/10.10 80/01431160310001618103.
Salmon, B.P., Kleynhans, W., Van den Bergh, F., Olivier, J.C., Grobler, T.L. and Wessels, K.J., 2013. Land cover change detection using the internal covariance matrix of the extended Kalman filter over multiple spectral bands. IEEE Journal of selected topics in applied earth observations and remote sensing, 6(3), pp.1079-1085. DOI: 10.1109/JSTA RS.2013.2241023.
Sarp, G. and Ozcelik, M., 2017. Water body extraction and change detection using time series: A case study of Lake Burdur, Turkey. Journal of Taibah University for Science, 11(3), pp.381-391. https://doi.org/1 0.1016/j.jtusci.2016.04.005.
Shen, L. and Li, C., 2010, June. Water body extraction from Landsat ETM+ imagery using adaboost algorithm. In 2010 18th International Conference on Geoinformatics (pp. 1-4). IEEE. DOI: 10.1109/GEOINFORMATICS.2010.556 7762.
Verpoorter, C., Kutser, T. and Tranvik, L., 2012. Automated mapping of water bodies using Landsat multispectral data. Limnology and Oceanography: Methods10(12), pp.1037-1050. https://doi.org/10.4319/lom.2012.10.1037.
Xu, H., 2006. Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery. International journal of remote sensing, 27(14), pp.3025-3033. https://doi.org/10.1080/014311 60600589179.
Yang, X., Zhao, S., Qin, X., Zhao, N. and Liang, L., 2017. Mapping of urban surface water bodies from Sentinel-2 MSI imagery at 10 m resolution via NDWI-based image sharpening. Remote Sensing, 9(6), p.596. https://doi.org/10.33 90/rs9060596.
Zareei, A. and Emami, H., 2017. A New Model for Forecasting Recovery Period of the Urmia Lake Water Level and Assessment of Spatiotemporal Changes of its Stabilization Using Remote Sensing. Journal of Geomatics Science and Technology, 7(2), pp. 201-214. URL: http://jg st.issgeac.ir/article-1-626-en.html. (In Persian).
Zarghami, M., 2011. Effective watershed management; case study of Urmia Lake, Iran. Lake and Reservoir Management27(1), pp.87-94. https://doi.org/10.1080/07438141.2 010.541327