نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه علوم و مهندسی جنگل، دانشکده منابع طبیعی و علوم دریایی، دانشگاه تربیت مدرس، نور، ایران.

2 گروه جنگلداری و اقتصاد جنگل، دانشکده منابع طبیعی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران، کرج، ایران.

3 موسسه ژئوماتیک، دانشگاه منابع طبیعی و علوم زیستی، وین (BOKU)، اتریش.

چکیده

پیشرفت در سنجش از دور امکان نقشه ­برداری سریع مانگرو را با نیاز کمتر به کارهای فشرده زمینی، پردازش ­های پیچیده و سنگین و تکنیک­ های طبقه­ بندی وابسته به مهارت فراهم می­ کند. در این پژوهش، با استفاده از تصاویر ماهواره سنتینل-2 به تهیه نقشه جنگل ­های مانگرو استان هرمزگان در سه زیست ­بوم قشم، خمیر و سیریک در سامانه Google Earth Engine (GEE)  پرداخته شد. بدین منظور تمام مراحل تهیه نقشه این جنگل­ ها، در GEE انجام شد. به این منظور از تصاویر تصحیح شده Level-2A استفاده شد. سپس به منظور کاهش خطا، پیکسل­ های ابری با تابع maskS2clouds از تصاویر حذف شدند. همچنین از شاخص جدید شناسایی جنگل­ های مانگرو (MMRI) و شاخص­ های طیفی مرسوم برای بارزسازی تمایز طیفی پوشش مانگرو از اطراف استفاده شد. برای طبقه ­بندی تصویر مناطق مورد مطالعه از سه کلاس برای پوشش زمین شامل: مانگرو و غیر مانگرو (خشکی) و دریا (آب) استفاده شد. طبقه­ بندی براساس الگوریتم جنگل تصادفی انجام شد و ارزیابی صحت در نرم­افزار R بر اساس روش اعتبارسنجی K-fold مورد بررسی قرار گرفت. نتایج طبقه بندی در سایت قشم با صحت کلی و کاپای %98 و 0/73 در بین سه زیست­ بوم بالاترین صحت را داشت. در سایت خمیر و سیریک صحت کلی به ترتیب برابر 97 % و مقدار کاپای 0/71 و 0/70 بود. شاخص MMRI مهم ترین متغیر در طبقه ­بندی در قشم و خمیر بود درحالی‌که در سیریک شاخص SAVI مهم ترین شاخص طیفی در تهیه نقشه پوشش مانگرو بود. صحت کلی بالای 95 % در هر سه سایت نشان می­ دهد ترکیب داده ­های سنتینل-2 با استفاده از شاخص ­های مناسب در GEE رهیافت موثری برای تولید نقشه‌ جنگل ­های مانگرو است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

Baloloy, B., Blanco, A., Raymund Rhommel, C., and Nadaoka, K., 2020. Development and application of a new mangrove vegetation index (MVI) for rapid and accurate mangrove mapping. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 166, pp. 95–117. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.06.001.
Bihamta, N., Soffianian, A., Fakheran, S., and Pourmanafi, S., 2019. Integration of CART algorithm and vegetation indices in preparing mangrove forest land map using Landsat 8 image. Forest Research and Development, 5(4), pp. 557-569. doi: 10.30466/JFRD.2019.120794.
Cissell, R., Canty, W., Steinberg, K., and Simpson T., 2021. Mapping National Mangrove Cover for Belize Using Google Earth Engine and Sentinel-2 Imagery. Applied Sciences, 11(9), p. 4258. https://doi.org/10.3390/APP11094258.
Daryaei, A., Sohrabi, H., Atzberger, C., and Immitzer, M., 2020. Fine-scale detection of vegetation in semi-arid mountainous areas with focus on riparian landscapes using Sentinel-2 and UAV data. Computers and Electronics in Agriculture, 177, pp. 105686. https://doi.org/10. 10 16/j.compag.2020.105686.
Diniz, C., Cortinhas, L., Nerino, G., Rodrigues, J., Sadeck, L., Adami, M., and Souza-Filho, M., 2019. Brazilian mangrove status: Three decades of satellite data analysis. Remote Sensing, 11(7), p. 808. https://doi.org/10.3390/RS11070808.
Ghorbanian, A., Zaghian, S., Asiyabi, M., Amani, M., Mohammadzadeh, A., and Jamali, S., 2021. Mangrove Ecosystem Mapping Using Sentinel-1 and Sentinel-2 Satellite Images and Random Forest Algorithm in Google Earth Engine. Remote Sensing, 13(13), pp. 2565. https://doi. org/10.3390/RS13132565.
Giri, C., 2016. Observation and Monitoring of Mangrove Forests Using Remote Sensing: Opportunities and Challenges. Remote Sensing, 8, pp. 783. https://doi.org/10.3390/RS8090783.
Hu, L., Xu, N., Liang, Z., Chen, L., and Zhao, F., 2020. Advancing the mapping of mangrove forests at national-scale using Sentinel-1 and Sentinel-2 time-series data with Google Earth Engine: A case study in China. Remote Sensing, 12(19), p. 3120. https://doi.org/10.3390/RS 12193120.
Jones, R., Raja Segaran, R., Clarke, D., Waycott, M., Goh, S., and Gillanders, M., 2020. Estimating mangrove tree biomass and carbon content: a comparison of forest inventory techniques and drone imagery. Frontiers in Marine Science, 6, p. 784. https://doi.org/10. 3389/FMARS.2019.00784/BIBTEX.
Li, H., Jia, M., Zhang, R., Ren, Y., and Wen, X., 2019a. Incorporating the plant phonological trajectory into mangrove species mapping with dense time series Sentinel-2 imagery and the Google Earth Engine platform. Remote Sensing. 11(21), pp. 2479. https://doi.org/ 10.3390/ rs11212479.
Li, Z., Zan, Q., Yang, Q., Zhu, D., Chen, Y., and Yu, S., 2019b. Remote estimation of mangrove aboveground carbon stock at the species level using a low-cost unmanned aerial vehicle system. Remote Sensing11(9), 1018. https:// doi.org/10.3390/RS11091018.
Miraki, M., Sohrabi, H., Fatehi, P., and Kneubuehler, M., 2020. Comparison of Machine Learning Algorithms for Broad Leaf Species Classification Using UAV-RGB Images. Journal of Geomatics Science and Technology, 10(2), pp. 1-10. http://jgst.issge.ir/ article-1-926-fa.html. (In Persian).
Näsi, R., Honkavaara, E., Lyytikäinen-Saarenmaa, P., Blomqvist, M., Litkey, P., Hakala, T., and Holopainen, M., 2015. Using UAV-based photogrammetry and hyperspectral imaging for mapping bark beetle damage at tree-level. Remote Sensing, 7(11), pp. 15467-15493. https://doi.org /10.33 90/RS71115467.
Nevalainen, A., Nilton, N., Antonio, G., 2017. Individual Tree Detection and Classification with UAV-Based Photogrammetric Point Clouds and Hyperspectral Imaging. Remote Sens, 9(3), p. 185. https://doi.org/10.3390/rs 9030185.
Nilmini Wijeyaratne, W.D. and Liyanage, P.M., 2020. Allometric modelling of the stem carbon content of Rhizophora mucronata in a Tropical Mangrove Ecosystem. International Journal of Forestry Research, 2020, pp.1-6. https://doi. org/10.1155/2020/8849413.
Safiari, Sh., 2018. Mangrove forests in Iran. Iran's nature. pp. 49-57 (In Persian). https://doi.org /10. 22092/IRN.2017.111425.
Sheikhi, H., Darvish Sefat, A., Fatehi, P., Rajabpour Rahmati, M., and Etemad, V., 2020. Evaluation of data capability of Landsat 8 and Sentinel 2 satellites to prepare a map of Hyrcanian forest type in Kojoor watershed. Wood and Forest Science and Technology Research, 27 (2), pp. 79-98. 10.22069/JWF ST.2020.17881.1866.
Wang, D., Wan, B., Qiu, P., Zuo, Z., Wang, R., and Wu, X., 2019. Mapping height and aboveground biomass of mangrove forests on Hainan Island using UAV-LiDAR sampling. Remote Sensing, 11(18), p. 2156. https://doi. org/10.3390/RS11182156.
Wang, D., Wan, B., Liu, J., Su, Y., Guo, Q., Qiu, P., and Wu, X., 2020. Estimating aboveground biomass of the mangrove forests on northeast Hainan Island in China using an upscaling method from field plots, UAV-LiDAR data and Sentinel-2 imagery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 85, p. 101986. https://doi.org/ 10.1016/J.JAG.2019.101986.
Yaghoubzadeh, M., Salmanmahiny, A., Mikaeili Tabrizi, A., Danehkar, A., 2020. Forecasting inundation zone caused by climate change in mangrove forests. Journal of Marine Science and Technology, in press. https://doi.org/10. 22113/jmst.2020.202372.2312. (In Persian).
Zuhair, M., Hussin, A., and Weir, C., 2001. Monitoring mangrove forests using remote sensing and GIS. In: The balance between biodiversity conservation and sustainable use of tropical rain forests: Proceedings of a workshop. held 6-8 December. pp. 251-257.