
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 623 |
تعداد مقالات | 6,502 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,653,256 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,258,348 |
مدل سازی تنوع گونههای درختی در جنگلهای سری گردشی با استفاده از تصاویر GeoEye (مطالعه موردی: سری گردشی ساری) | ||
پژوهشهای علوم و فناوری چوب و جنگل | ||
مقاله 4، دوره 26، شماره 2، شهریور 1398، صفحه 51-62 اصل مقاله (519.9 K) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jwfst.2019.16391.1801 | ||
نویسندگان | ||
حسن اکبری* 1؛ سیاوش کلبی2 | ||
1استادیار ، گروه مهندسی جنگل، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ایران، | ||
2دکتری ، گروه مهندسی جنگل، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ایران | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: شناخت ارتباط بین حفظ تنوع زیستی و فرآیندهای اکوسیستم، به عنوان یکی از مباحث اصلی در پژوهشهای بوم شناسی میباشد. جنگلها یکی از منابع طبیعی با ارزش کره زمین میباشد که نقش مهمی در تعادل اکولوژیکی و زندگی جوامع انسانی دارد. تنوع گونه-های درختی یکی از پارامترهای کلیدی به منظور توضیح اکوسیستمهای جنگلی در مدیریت همگام با طبیعت میباشد. مدلسازی و تهیه نقشه تنوع درختی ابزاری مفید برای حفاطت و مدیریت جنگلها میباشد. جنگلهای خزری، از نظر تنوع درختی، غنیترین جنگلهای ایران میباشد که طی سالهای اخیر در معرض تغییرات شدید قرار گرفته است. یکی از مهمترین و به صرفهترین راهها جهت کسب اطلاع از تنوع درختی استفاده از تصاویر ماهوارهای میباشد. هدف از این مطالعه تعیین قابلیت تصاویر GeoEye در پایش تنوع درختی در جنگلهای سری گردشی واقع در استان مازندران میباشد. مواد و روشها: بدین منظور ابتدا با استفاده از آماربرداری زمینی تعداد 150 قطعه نمونه با ابعاد 30 در 30 متر برداشت گردید. سپس شاخص-های شانون – وینر، سیمپسون و عکس سیمپسون در هر قطعه نمونه محاسبه گردید. پیشپردازش و پردازشای لازم همانند تجزیه مولفه اصلی، ساخت شاخصهای گیاهی و آنالیز بافت بر روی تصاویر انجام شد. برای مدلسازی از روشهای درخت طبقهبندی و رگرسیونی، جنگل تصادفی، واریانتهای مختلف نزدیکترین همسایه و کرنلهای مختلف ماشین بردار پشتیبان استفاده شد. از 70 درصد از نمونههای تعلیمی برای مدلسازی استفاده شد. سپس بهترین باندها برای مدلسازی انتخاب گردید. ارزیابی مدلها با استفاده از 30 درصد نمونهها انجام شد. سپس بهترین مدلها برای هر قسمت مشخص گردید. یافتهها: نتایج نشان داد از بین شاخصها تولید شده، باند مادون قرمز و باندهای مصنوعی حاصل از آن، بهعنوان بهترین باند جهت مدلسازی تشخیص داده شد. کرنل RBF از روش ماشین بردار پشتیبان با ضریب تبیین 58 درصد و ریشه میانگین مجذور خطای نسبی 46 درصد برای مدلسازی شاخص تنوع شانون وینر از میان مدلهای فوق دارای بهترین نتیجه بود. همچنین روش جنگل تصادفی با ضریب تبیین 54 و 57 درصد و ریشه میانگین مجذور خطای نسبی حدود 48 و 14 درصد به ترتیب برای روشهای سیمپسون و عکس سیمپسون دارای بهترین نتیجه بود. نتیجهگیری: نتایج نشان داد دادههای ماهواره GeoEye دارای قابلیت نسبتا مناسبی در برآورد تنوع درختی در جنگلهای سری گردشی میباشد. از مدلهای مورد استفاده روش جنگل تصادفی برای دو حالت و کرنل RBF روش ماشین بردار پشتبان در یک حالت دارای بهترین نتیجه بود. در مجموع نتایج نشان داد از این دادههای میتوان جهت مدیریت، حفاظت و پایش تنوع درختی در جنگلهای شمال کشور استفاده نمود. کلمات کلیدی: تنوع درختی، شاخص شانون وینر، سیمپسون و سری گردشی | ||
کلیدواژهها | ||
تنوع درختی؛ شاخص شانون وینر؛ سیمپسون و سری گردشی | ||
مراجع | ||
1.Agbelade, A.D., Onyekwelu, J.C., and Oyun, M.B. 2017. Tree species richness, diversity, and vegetation index for federal capital territory, abuja, nigeria. Inter. J. Forest. Res. 1: 1-12.
2.Akbari, H., and Kalbi, S. 2016. Determining pleiades satellite data capability for tree diversity modeling. Biogeosciences and Forestry 10: 1. 1-5.
3.Ardekani, M.R. 2004. Ecology. Tehran University Press. 340p. (In Persian)
4.Bawa, K., Rose, J., Ganeshaiah, K.N., Barve, N., Kiran, M.C., and Umashaanker, R. 2002. Assessing biodiversity from space: an example from the Western Ghats India. Conservation Ecology. 6: 2. 1-7.
5.Breiman, L. 2001. Random forests. Mach. Learn. 45: 5-32.
6.Dye, M., Mutanga, O., and Ismail, R. 2012. Combining spectral and textural remote sensing variables using random forests: Predicting the age of pinus patula forests in Kwazulu-Natal, South Africa. J. Spat. Sci. 57: 193-211.
7.Gillepsi, T.W., Saatchi, S., Pau, U., Bohlman, S., Giorgi, A.P., and Lewis, S. 2008. Towards quantifying tropical tree species richness in tropical forests. Inter. J. Rem. Sens. 30: 6. 1629-1634.
8.Gillespie, T.W., Moody, G.M., Rocchini, D., Giorgi, A.P., and Saatchi, S.2008. Progress in Physical Geography, 32: 2. 203-
9.Gillespie, T.W., Saatchi, S., Pau, U., Bohlman, S., Giorgi, A.P., and Lewis, S. 2009. Towards quantifying tropical tree species richness in tropical forests, Inter. J. Rem. Sens. 30: 6. 1629-1634.
10.Hosseini, S.M. 2000. Determination of ecological capability of native habitats of Iran. Doctoral dissertation, Tarbiat Modarres University. 160p. (In Persian)
11.Immitzer, M., Atzberger, C., and Koukal, T. 2012. Tree species classification with random forest using very high spatial resolution 8-band worldview-2 satellite data. Remote Sens. 4: 2661-2693.
12.Lopes, M., Fauvel, M., Ouin, A., and Girard, S. 2017. Potential of Sentinel-2 and SPOT5 (Take5) time series for the estimation of grasslands biodiversity indices. MultiTemp 2017 - 9th In-ternational workshop on the analysis of multitemporal remote sensing images, Jun 2017, Bruges, Belgium. Pp: 1-4.
13.McRoberts, R.E., and Tomppo, E.O. 2007. Remote sensing support for national forest inventories. Remote Sens. Environ.
14.Meng, J., Li, S., Wang, W., Liu, Q., Xie, S., and Ma, W. 2016. Estimation of forest structural diversity using the spectral and textural information derived from SPOT-5 satellite images. Remote Sens. 8: 125. 1-24.
15.Mohammadi, J., and Shataee, S. 2007. Forest stand density mapping using Landsat-ETM+ data, Loveh’s forest, north of Iran. In: Proceedings of the “28th Asian Conferences of Remote Sensing”. Malaysia, 12-16 Nov 2007, pp. 10-27. Naeemi B. 1378. Evaluation and preparation of map of diversity and richness of plant species of Golestan National Park using TM data, Master's thesis, Tarbiat Modarres University, 95p. (In Persian)
16.Nagendra, H., Rocchini, D., Ghate, R., Sharma, B., and Pareeth, S. 2010. Assessing plant diversity in a dry tropical forest: Comparing the utility of Landsat and Ikonos satellite images. Rem. Sens. 2: 478-496.
17.Peng, Y., Fan, M., Song, J., Cui, T., and Li, R. 2018. Assessment of plant species diversity based on hyper spectral indices at a fine scale. Scientific Reports, 8: 47-76.
18.Pourbabaei, H. 1998. Biological diversity of wood species in the forests of Guilan province. PhD thesis, Tarbiat Modarres University. 367p. (In Persian)
19.Rocchini, D., Ricotta, C., and Chiarucci, A. 2007. Using satellite imagery to assess plant species richness: The role of multispectral systems. Applied Vegetation Science, 10: 3. 325-331. 20.Saarinen, N., Vastaranta, M., Näsi R., Rosnell, T., Hakala T., Honkavaara, E., Wulder, M.A., Luoma, V., Tommaselli A.M.G., Imai, N.N., Ribeiro, E.A.W., Guimarães, R.B., Holopainen M., and Hyyppä, J. 2018. Assessing biodiversity in Boreal forests with UAV-based photogrammetric point clouds and hyperspectral imaging. Remote Sens. 10: 338. 1-24.
21.Safari, A., Shaabanian, N., Erfanifard, S.Y., Hassan Heidari, R., and Pourreza M. 2010. Investigation of spatial distribution pattern of bane species (Case study: Bayangan forest in Kermanshah province). Iran. For. J.2: 2. 177-185. (In Persian)
22.Shataee, Sh., and Darvish Sefat, A.A.S. 2007. Comparison of base object method and base pixel of satellite images in jungle type classification. J. Natur. Resour. Facul. 869: 13-881.(In Persian)
23.Shataee, Sh., Kalbi, S., and Fallah, A. 2012. Forest attributes imputation using machine-learning methods and ASTER data: Comparison of k-NN, SVR and random forest regression algorithms. Inter. J. Rem. Sens. 33: 19. 6254-6280.
24.St-Louis, V., Pidgeon, A.M., Radeloff, V.C., Hawbaker, T.J., and Clayton, M.K. 2006. High-resolution image texture asa predictor of bird species richness. Rem. Sens. Environ. 105: 299-312.
25.Walker, R.E., Stoms, D.M., Estes, J.E., and Cayocca, K.D. 1992. Relationships between biological diversity and multi-temporal vegetation index data in California. ASPRS ACSM held in Albuquerque, New Mexico. American Society for Photogrammetry and Remote Sensing, 15: 562-571.
26.Wolter, P.T., Townsend, P.A., and Sturtevant, B.R. 2009. Estimation of forest structural parameters using 5 and 10 mSPOT-5 satellite data. Rem. Sens. Environ. 113: 2019-2036.
27.Wood, E.M., Pidgeon, A.M., Radeloff, V.C., and Keuler, N.S. 2013. Image texture predicts avian density and species richness. PLOS ONE, 8: 5. 1-23. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 554 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 410 |