نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه زیست شناسی دریا، دانشکده علوم دریایی و اقیانوسی، دانشگاه علوم و فنون دریایی خرمشهر، خرمشهر، ایران.

2 گروه جغرافیا، دانشکده علوم انسانی، دانشگاه گلستان، گرگان، ایران.

چکیده

کاربرد­های روز افرون سنجش ­از­ راه دور برای به نقشه در­آوردن و پایش تغییرات مانگرو­ها به منظور مدیریت پایدار منابع زیستی روشی عملی است. طی چند دهه­ ی اخیر پیدایش شاخص­ های گیاهی متفاوت اثر قابل توجهی بر فرایند­های به نقشه در آوردن مانگروها و دیگر اکوسیستم­ های جنگلی داشته است. دراین مطالعه چهار شاخص گیاهی مختلف شامل شاخص نرمال شده ­ی تفاضل پوشش گیاهی (NDVI)، شاخص پوشش گیاهی تعدیل شده با خاک(SAVI)، شاخص نسبت پوشش گیاهی(SR) و همچنین شاخص گیاهی تغییر یافته(TVI) با هم مقایسه شدند تا مناسب ­ترین شاخص برای جداسازی مناطق مانگرویی خلیج نایبند با استفاده از تصویر ماهواره­ی  لندست با قدرت تفکیک مکانی 30 متر از سال 2012 شناسایی شود. برای جداسازی مناطق مانگرویی از غیر­مانگرویی از روش طبقه ­بندی نظارت شده ­ی حداکثر احتمال (MLC) استفاده شد. نتایج نشان داد که بهترین و بالاترین صحت (%85/96) به ترکیب بین باند­های سنجنده به همراه شاخص ­های گیاهی NDVI و  SAVIمربوط می ­شود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

Barbier, E.B., Hacker, S.D., Kennedy, C., Koch, E.W., Stier, A.C. and Silliman, B.R., 2011. The value of estuarine and coastal ecosystem services. Ecological monographs81(2), pp.169-193. DOI: 10.1890/10-1510.1.
Benfield, S.L., Guzman, H.M. and Mair, J.M., 2005. Temporal mangrove dynamics in relation to coastal development in Pacific Panama. Journal of Environmental Management76(3), pp.263-276. DOI: 10.1016/j.jenvman.2005.02.004.
Chavez, P.S., 1996. Image-based atmospheric corrections-revisited and improved. Photogrammetric engineering and remote sensing62(9), pp.1025-1035.
Cohen, J., 1960. A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and psychological measurement20(1), pp.37-46. 10.1177/001316446002000104.
Deering, D.W., 1975. Measuring forage production of grazing units from Landsat MSS data. In Proceedings of 10th international symposium on remote sensing of environment, 1975 (pp. 1169-1178). ERIM.
Eastman, J.R., 1987–2015. TerrSet, Manual. Clark University 394 p. © 1987–2015. http://www.clarklabs.org/.
Farrokhi, S. and Jahedi, F. 1996. Basics of Remote Sensing. Tehran: Iran Remot sensing center.
Gao, J., 1999. A comparative study on spatial and spectral resolutions of satellite data in mapping mangrove forests. International journal of remote sensing20(14), pp.2823-2833. DOI: 10.1080/014311699211813.
Hayes, D.J. and Sader, S.A., 2001. Comparison of change-detection techniques for monitoring tropical forest clearing and vegetation regrowth in a time series. Photogrammetric engineering and remote sensing67(9), pp.1067-1075.
Huete, A.R., 1988. A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote sensing of environment25(3), pp.295-309. DOI: 10.1016/0034-4257(88)90106-X.
Jackson, R.D. and Huete, A.R., 1991. Interpreting vegetation indices. Preventive veterinary medicine11(3-4), pp.185-200. DOI: 10.1016/S0167-5877(05)80004-2.
Klemas, V.V., 2001. Remote sensing of landscape-level coastal environmental indicators. Environmental management27, pp.47-57. DOI: 10.1007/s002670010133.
Kongwongjan, J., Suwanprasit, C. and Thongchumnum, P., 2012. Comparison of vegetation indices for mangrove mapping using THEOS data. Proceedings of the Asia-Pacific Advanced Network33, pp.56-64. DOI:10.7125/APAN.33.6.
Lillesand, T., Kiefer, R.W. and Chipman, J., 2015. Remote sensing and image interpretation. John Wiley & Sons.
Nayak, S. and Bahuguna, A., 2001. Application of remote sensing data to monitor mangroves and other coastal vegetation of India.
Pearson, R.L. and Miller, L.D., 1972. Remote mapping of standing crop biomass for estimation of the productivity of the shortgrass prairie. Remote sensing of environment, VIII, p.1355.
Rasolofoharinoro, M., Blasco, F., Bellan, M.F., Aizpuru, M., Gauquelin, T. and Denis, J., 1998. A remote sensing based methodology for mangrove studies in Madagascar. International Journal of Remote Sensing19(10), pp.1873-1886. DOI: 10.1080/014311698215036.
Saha, A.K., Arora, M.K., Csaplovics, E. and Gupta, R.P., 2005. Land cover classification using IRS LISS III image and DEM in a rugged terrain: a case study in Himalayas. Geocarto International20(2), pp.33-40. DOI: 10.1080/10106040508542343.
Saito, H., Bellan, M.F., Al-Habshi, A., Aizpuru, M. and Blasco, F., 2003. Mangrove research and coastal ecosystem studies with SPOT-4 HRVIR and TERRA ASTER in the Arabian Gulf. International Journal of Remote Sensing24(21), pp.4073-4092. DOI: 10.1080/0143116021000035030.
Spalding, M., 2010. World atlas of mangroves. Routledge.
Vaiphasa, C., Ongsomwang, S., Vaiphasa, T. and Skidmore, A.K., 2005. Tropical mangrove species discrimination using hyperspectral data: A laboratory study. Estuarine, Coastal and Shelf Science65(1-2), pp.371-379. DOI: 10.1016/j.ecss.2005.06.014.
Vidhya, R., Vijayasekaran, D., Ahamed Farook, M., Jai, S., Rohini, M. and Sinduja, A., 2014. Improved classification of Mangroves health status using hyperspectral remote sensing data. The International archives of the photogrammetry. Remote Sens. Spat. Inf. Sci8, pp.667-670. DOI: 10.5194/isprsarchives-XL-8-667-2014.
Wang, L., Sousa, W.P., Gong, P. and Biging, G.S., 2004. Comparison of IKONOS and QuickBird images for mapping mangrove species on the Caribbean coast of Panama. Remote sensing of environment91(3-4), pp.432-440. DOI: 10.1016/j.rse.2004.04.005
Wang, L. and Zhang, S., 2014. Incorporation of texture information in a SVM method for classifying salt cedar in western China. Remote Sensing Letters5(6), pp.501-510. DOI: 10.1080/2150704X.2014.928422.