
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 622 |
تعداد مقالات | 6,489 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,607,745 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,199,695 |
مقایسه تخمین شوری خاک با استفاده از روشهای طیف سنجی، القاءگر الکترومغناطیس و سنجش از دور | ||
مجله مدیریت خاک و تولید پایدار | ||
مقاله 6، دوره 9، شماره 1، فروردین 1398، صفحه 101-117 اصل مقاله (649.18 K) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/ejsms.2019.14639.1801 | ||
نویسندگان | ||
کمال نبی اللهی* 1؛ کامران عزیزی2؛ مسعود داوری3 | ||
1استادیار گروه علوم و مهندسی خاک، دانشگاه کردستان | ||
2دانش آموخته کارشناسی ارشد گروه علوم و مهندسی خاک، دانشگاه کردستان | ||
3استادیار گروه علوم و مهندسی خاک، دانشگاه کردستان، | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: شوری خاک یکی از خصوصیات بسیار مهم خاک بوده و بررسی تغییرات مکانی آن، جهت مدیریت زراعی، تخریب اراضی و مطالعات زیست محیطی حائز اهمیت میباشد. شوری خاک با استفاده از هدایت الکتریکی (EC) اندازهگیری میشود و تخمین مقادیر شوری خاک با استفاده از این روشهای آزمایشگاهی گران و زمانبر است. بنابراین، جمع آوری اطلاعات در مورد توزیع مکانی شوری خاک در مناطق گسترده نیاز به تکنیکهای جدید ارزان دارد. اخیراً تکنیکهای جدیدی از قبیل طیفسنجی مرئی-مادون قرمز نزدیک، القاءگر الکترومغناطیس و سنجش از دور برای اندازه گیری شوری خاک به کاربرده شده است. هدف از این پژوهش تخمین شوری خاک با استفاده از روشهای طیفسنجی مرئی - مادون قرمز نزدیک، القاءگر الکترومغناطیس و سنجش از دور میباشد. مواد و روشها: منطقه مورد مطالعه در 20 کیلومتری شمال شرقی شهرستان قروه در استان کردستان واقع شده و سطحی معادل 26000 هکتار را در برمیگیرد. 100 نمونه خاک (عمق 30-0 سانتیمتری) جمع آوری و هدایت الکتریکی خاک در عصاره اشباع اندازهگیری شد. متغیرهای کمکی استفاده شده در این مطالعه، دادههای طیفی خاک در محدوده مرئی - مادون قرمز نزدیک، قرائتهای روش القاءگر الکترومغناطیس و دادههای سنجده ETM+ لندست 8 بودند. در 100 مکان نمونهبرداری، قرائتهای افقی و عمودی با استفاده از EM38 قرائت شده و شاخص شوری، شاخص NDVI، شاخص روشنایی و باندهای 1، 2، 3، 4، 5، 6 و 7 با استفاده از نرم افزار Arc GIS و دادههای سنجده ETM+ لندست 8 محاسبه و استخراج شدند. افزون بر این، 100 نمونه خاک با استفاده از طیفسنج زمینی (مدل FieldSpec®3, ASD, FR, USA) با طول موج 2500- 350 نانومتر تحت اسکن قرار گرفتند. جهت ارتباط دادن بین شوری خاک و متغیرهای کمکی این سه روش از مدل شبکه عصبی مصنوعی استفاده گردید. در نهایت شوری خاک با استفاده از مدل شبکه عصبی مصنوعی برآورد شده و با استفاده از روش اعتبارسنجی متقاطع مورد ارزیابی قرار گرفت. یافتهها: مقادیر شوری خاک کم تا زیاد بودند (47/14 -23/0 دسیزیمنس بر متر). بیشینه مقادیر شوری خاک در مناطق مرکزی (اراضی پست و بایر) و کمینه مقادیر شوری خاک در اراضی مرتفع و مرتعی مشاهده شد. بر اساس آنالیز حساسیت، مدل شبکه عصبی مصنوعی در روش سنجش از دور، شاخص شوری، شاخص NDVI، باند 7 و باند 3 مهمترین متغیرها برای پیشبینی شوری خاک بودند، به طور کلی، این نتایج نشان داد که مهمترین متغیرهای کمکی برای پیشبینی شوری خاک به ترتیب دادههای طیفی خاک در محدوده مرئی - مادون قرمز نزدیک، قرائت عمودی و دادههای سنجش از دور بودند. روش طیفسنجی مرئی - مادون قرمز نزدیک برای پیشبینی شوری خاک دارای مقادیر 62/0، 94/0 و 0.28/0 به ترتیب برای ضریب تبیین، میانگین خطا و میانگین ریشه مربعات خطا بود و در مقایسه با القاءگر الکترومغناطیس و سنجش از دور بهتر بود اگر چه تلفیق سه روش (طیفسنجی مرئی - مادون قرمز نزدیک، القاءگر الکترومغناطیس و سنجش از دور) با هم بهترین نتایج جهت تخمین شوری خاک را داشت. نتیجهگیری: مهمترین متغیر کمکی برای پیشبینی شوری خاک در منطقه دادههای طیفی خاک در محدوده مرئی - مادون قرمز نزدیک بود. روش القاگر الکترومغناطیس هم متغیر مناسبی جهت پیشبینی شوری خاک بوده و میتواند به عنوان یک روش ارزان، دقیق و سریع برای پیشبینی شوری خاک توصیه شود. تلفیق سه روش (طیفسنجی مرئی - مادون قرمز نزدیک، القاءگر الکترومغناطیس و سنجش از دور) با هم بهترین نتایج جهت تخمین شوری خاک را داشت. بنابراین، پیشنهاد میشود که مدل شبکه عصبی مصنوعی و دادههای کمکی همچون دادههای طیفی روش طیفسنجی مرئی - مادون قرمز نزدیک و القاگر الکترومغناطیس در مطالعات آینده استفاده شود. | ||
کلیدواژهها | ||
محدوده طیفی مرئی – مادون قرمز نزدیک؛ EM38؛ شاخص شوری؛ شبکه عصبی مصنوعی | ||
مراجع | ||
1.Abbaszadeh, F., Jalali, V.R., and Jafari, A. 2018. Deriving and validating spectral pedotransfer functions for estimating some soil heavy metal in Vis-NIR range. J. Soil Manage. Sust. Prod. 7: 4. 65-80. (In Persian)
2.Aldabaa, A.A.A., Weindorf, D.C., Chakraborty, S., Sharma, A., and Li, B. 2015. Combination of proximal and remote sensing methods for rapid soil salinity quantification. Geoderma. 239-240: 34-46.
3.Akramkhanov, A., and Vlek, P.L.G. 2012. The assessment of spatial distribution of soil salinity risk using neural network. Environmental Monitoring and Assessment. 184: 2475-2485.
4.Armenta, S., and de la Guardia, M.d. 2014. Vibrational spectroscopy in soil and sediment analysis. Trends in Environmental Analytical Chemistry. 2: 43-52.
5.Babaeian, E., Homaee, M., and Norouzi, A.K. 2013. Evaluating Point and Parametric Spectral Transfer Functions for a Prediction of Soil Water Characteristics. J. Soil Res. (Soil and Water Science). 4: 475-490. (In Persian)
6.Babaeian, E., Homaee, M., and Norouzi, A.K. 2014. Deriving and validating parametric spectrotransfer functions for estimating soil hydraulic properties in VIS-NIR-SWIR range. J. Water Soil Cons. 3: 22-35. (In Persian)
7.Babaeian, E., Homaee, M., and Norouzi, A.A. 2015. Evaluating Point and Parametric Spectral Transfer Functions for a Prediction of Soil Water Characteristics. J. Soil Res. (Soil and Water Science). 45: 4. 475-490. (In Persian)
8.Brus, D.J., Kempen, B., and Heuvlink, G.B.M. 2011. Sampling for validation of digital soil maps. Europ. J. Soil Sci. 62: 394-407. 9.Chakraborty, S., Weindorf, D.S., Paul, S., Ghosh, B., Li, B., Nasim Ali, M.D., Ghosh, R.K., Ray, D.P., and Majumdar, K. 2015. Diffuse reflectance spectroscopy for monitoring lead in landfill agricultural soils of India. Geoderma Regional. 5: 77-85. 10.Curran, P.J., Dungan, J.L., and Peterson, D.L. 2001. Estimating the foliar biochemical concentration of leaves with reflectance spectrometry: testing the Kokaly and Clark methodologies. Remote Sensing of Environment. 76: 3. 349-359. 11.Daempanah, R., Haghnia, Gh., Alizadeh, A., and Karimi, A. 2011. Mapping Salinity and Sodicity of Surface Soil by Remote Sensing and Geostatistic Methods in South Side of Mah Valat County. J. Soil Res. (Soil and Water Science). 25: 3. 498-508. (In Persian)
12.Ding, J., and Yu, D. 2014. Monitoring and evaluating spatial variability of soil salinity in dry and wet seasons in theWerigan–Kuqa Oasis, China, using remote sensing and electromagnetic induction instruments. Geoderma. 235-236: 316-322. 13.Doolittle, J., and Eric, C.B. 2014. The use of electromagnetic induction techniques in soils studies. Geoderma. 223-225:
14.Fajardo, M., McBratneyn, A., and Whelan, B. 2016. Fuzzy clustering of Vis–NIR spectra for the objective recognition of soil morphological horizons in soil profiles. Geoderma. 263: 244-253.
15.Gorji, T., Sertel, E., and Tanik, A. 2017. Monitoring soil salinity via remote sensing technology under datascarce conditions: A case study from Turkey. Ecological Indicators. 74: 384-391.
16.Guerrero, C., Viscarra Rossel, R.A., and Mouazen, A.M. 2010. Diffuse reflectance spectroscopy in soil science and land resource assessment. Geoderma. 158: 1-2.
17.Heung, B., Bulmer, C.E., and Schmidt, M.G. 2014. Predictive soil parent material mapping at a regional-scale: a random forest approach. Geoderma. 214-215: 141-154. 18.Heung, J., Prochazka, M.J., and Triantafilis, J. 2016. Irrigation salinity hazard assessment and risk mapping in the lower Macintyre Valley, Australia. Science of the Total Environment. 551-552: 460-473.
19.Heung, J., Subasinghe, R., Malik, R.S., and Triantafilis, J. 2015. Salinity hazard and risk mapping of point source salinisation using proximally sensed electromagnetic instruments. Computers and Electronics in Agriculture. 113: 20.Jafari, A., Finke, P.A., Van deWauw, J., Ayoubi, S., and Khademi, H. 2012. Spatial prediction of USDA- great soil groups in the arid Zarand region, Iran: comparing logistic regression approaches to predict diagnostic horizons and soil types. Europ. J. Soil Sci. 63: 284-309.
21.Jafari, A., Khademi, H., Finke, P., Wauw, J.V.D., and Ayoubi, S. 2014. Spatial prediction of soil great groups by boosted regression trees using a limited point dataset in an arid region, southeastern Iran. Geoderma. 232-234: 148-163.
22.Karimi, S., Davari, M., Bahrami, H., Babaeian, E., and Hosini, M. 2016. Estimation of some soil baseline characteristics by near-infrared visible spectroscopy in Kurdistan province. J. Soil Res. (Soil and Water Science). 48: 3. 573-585. (In Persian)
23.Kemper, T., and Sommer, S. 2002. Estimate of Heavy Metal Contamination in Soils after a Mining Accident Using Reflectance Spectroscopy. Environmental Science & Technology. 36: 2742-2747.
24.Khayamim, F., Khademi, H., Stenberg, B., and Wetterlin, J.D. 2015. Capability of vis-NIR Spectroscopy to Predict Selected Chemical Soil Properties in Isfahan Province. J. Soil Res. (Soil and Water Science). 19: 72. 81-91. (In Persian)
25.Kodaira, M., and Shibusawa, S. 2013. Using a mobile real-time soil visible-near infrared sensor for high resolution soil property mapping. Geoderma. 26.Lesch, S.M., Corwin, D.L., and Robinson, D.A. 2005. Apparent soil electrical conductivity mapping as an agricultural management tool in arid zone soils. Computers and Electronics in Agriculture. 46: 351-378. 27.Luce, M.S., Ziadi, N., Zebarth, B.J, Grant, C.A., Tremblay, G.F., and Gregorich, E.G. 2014. Rapid determination of soil organic matter quality indicators using visible near infrared reflectance spectroscopy. Geoderma. 232-234: 449-458.
28.McBratney, A.B., Santos, M.L.M., and Minasny, B. 2003. On digital soil mapping. Geoderma. 117: 3-52.
29.Mcneill, J.D. 1980. Electromagnetic terrain conductivity measurements at low induction numbers. Technical note TN-5 Geonics Ltd. Mississauga, Ontario, Canada. 15p.
30.Meshkat, M.A., Rahimian, M.H., and Taghizadeh-Mehrjardi, R.H. 2013. Investigation of EM38 accurassy for monitoring of soil salinity and its comparing with traditional method (Case study: Yazd-Ardakan plain). Arid Biom. Sci. Res. J. 3: 2. 73-82. (In Persian)
31.Minasny, B., and McBratney, A.B. 2002. The method for fitting neural network parametric pedotransfer functions. Soil Sci. Soc. Amer. J. 32.Namdar Khojasteh, D., Shorafa, M., and Fazeli, M. 2011. The effects of amount and type of clay minerals on soil dielectric constant for measuring water content with Time Domain Reflectometry. J. Water Soil Cons. 18: 3. 85-100. (In 33.Pahlavan-Rad, M.R., Toomanian, N., Khormali, F., Brungard, C.W., Komaki, C.B., and Bogaert, P. 2014. Updating soil survey maps using random forest and conditioned Latin hypercube sampling in the loess derived soils of northern Iran. Geoderma. 232-234: 97-106.
34.Prevolnik, M., Skrlep, M., Janes, L., Velikonja-Bolta, S., Skorjanc, D., and Candek-Potokar, M. 2011. Accuracy of near infrared spectroscopy for prediction of chemical composition, salt content and free amino acids in dry-cured ham. Meat Science. 88: 299-304.
35.Rahimian, M.H., and Hasheminejad, I. 2009. Calibration of Electromagnetic induction (EM 38) to validate soil salinity. J. Soil Res. (Soil and Water Science). 3: 24. 224-252. (In Persian)
36.Robinet, J., Hebel, C.V., Govers, G., Kruk, J.V.D., Minella, G.P.G., Schlesner, A., Ameijeiras-Marino, Y., and Vanderborght, J. 2018. Spatial variability of soil water content and soil electrical conductivity across scales derived from Electromagnetic Induction and Time Domain Reflectometry. Geoderma. 314: 160-174.
37.Scudiero, E., Skaggs, T.H., and Corwin, D.L. 2016. Comparative regional-scale soil salinity assessment with near-groundapparent electrical conductivity and remote sensing canopyreflectance. Ecological Indicators. 70: 276-284.
38.Sparks, D.L., Page, A.L., Helmke, P.A., Leoppert, R.H., Soltanpour, P.N., Tabatabai, M.A., Johnston, G.T., and Summer, M.E. 1996. Methods of Soil Analysis. Soil Science Society of American, Madison, Wisconsin.
39.Sun, J.Y., Li, M.Z., Zheng, L.H., Hu, Y.G., and Zhang, X.J. 2006. Real-time analysis of soil moisture, soil organic matter, and soil total nitrogen with NIR spectra. Spectroscopy and Spectral Analysis. 26: 3. 426-429.
40.Taghizadeh-Mehrjardi, R., Sarmadian, F., Savaghebi, G.H., Omid, M., Tomanian, N., Rosta, M.J., and Rahimian, M.H. 2013. The Comparsion of efficiency of Neuro-Fuzzy, Genetic Algoritm, Neural Network and Multivariate Regression models to prediction of soil salinity (Case study; Ardakan). J. Range Water. Iran. J. Natur. Resour. 66:2. 207-222. (In Persian)
41.Taghizadeh-Mehrjardi, R., Minasny, B., Sarmadian, F., and Malone, B.P. 2014. Digital mapping of soil salinity in Ardakan region, central Iran. Geoderma. 213: 15-28.
42.Taghizadeh-Mehrjardi, R., Nabiollahi, K., and Kerry, R. 2016. Digital mapping of soil organic carbon at multiple depths using different data mining techniques in Baneh region, Iran. Geoderma. 253-254: 67-77.
43.Taghizadeh-Mehrjardi, R., Sarmadian, F., Omid, M., Savaghebi, Gh., Rousta, M.J., and Rahimian, M.H. 2011. Mapping of Soil Salinity Using Geostatistic and Electromagnetic Induction Methods in Ardakan. J. Soil Res. (Soil and Water Science). 44.Triantafilis, J., Laslett, G.M., and Mcbratney, A.B. 2000. Calibrating an electromagnetic induction instrument to measure salinity in soil under irrigated cotton. Soil Sci. Soc. Amer. J. 64: 1009-1017. 45.Triantafilis, J., and Lesch, S.M. 2005. Mapping clay content variation using electromagnetic induction techniques. Computers and Electronics in Agriculture. 46: 203-237.
46.Triantafilis, J., Odeh, I.O.A., and McBratney, A.B. 2001. Five Geostatistical Models to Predict Soil Salinity from Electromagnetic Induction Data across Irrigated Cotton. Soil Sci. Soc. Amer. J. 65: 869-878.
47.Triantafilis, J., and Santos, F.A. 2009. Dimensional soil and vadose-zone representation using an EM38 and EM34 and a laterally constrained inversion model. Austr. J. Soil Res. 47: 809-920.
48.Vasques, G.M., Dematte, J.A.M., Viscarra Rossel, R.A., Ramirez-Lopez, L., and Terra, F.S. 2014. Soil classification using visible/near-infrared diffuse reflectance spectra frommultiple depths. Geoderma. 223-225: 73-78.
49.Walter, C., and McBratney, A.B. 2001. Spatial predication of topsoil salinity in the Chelif Valley, Algeria, using local ordinary kriging with local variograms verus whole-area varoigram. Austr. J. Soil Res. 39: 248-259.
50.Wu, W., Mhaimeed, A.S., Al-Shafie, W.M., Ziadat, F., Dhehibi, B., Nangia, V., and Pauw, E.D. 2014. Mapping soil salinity changes using remote sensing in Central Iraq. Geoderma Regional. 2-3: 21-31. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 718 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,069 |