برآورد ضرایب گیاهی فضای سبز شهری با استفاده از الگوریتم سبال و تصاویر لندست (مطالعه موردی: شهر مشهد)

نویسندگان

1 گروه مهندسی آب،دانشکده کشاورزی،دانشگاه فردوسی مشهد

2 گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد

3 دانشیار گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد

4 دانشیار دانشکده کشاورزی دانشگاه فردوسی مشهد

چکیده

در خصوص برآورد تبخیر- تعرق فضای سبز علاوه بر ضریب گیاهی باید ضرایب مربوط به خرداقلیم، تعدیل تراکم بوته و تنظیم گونه گیاهی خاص نیز محاسبه گردند. در این تحقیق با استفاده از تصاویر ماهواره­ای لندست 7 و اطلاعات ایستگاه سینوپتیک مشهد میزان تبخیر- تعرق واقعی فضای سبز محاسبه و سپس با استفاده از پارامترهای اقلیمی و محیطی به دست آمده از تصاویر ماهواره­ای و مدل سبال، رابطه­ای بین ضریب میکروکلیما و دمای هوا و نیز رابطه­ای بین ضریب تراکم و شاخص تفاضل نرمال­شده پوشش گیاهی برقرار شد. در نهایت با پایش رطوبت خاک به صورت میدانی در پارک غدیر شهر مشهد، صحت سنجی روابط به دست آمده مورد بررسی قرار گرفت. با تعیین موقعیت مکان­های میدانی بر روی تصویر ماهواره­ای، و رابطه بین شاخص NDVI و ضریب تراکم فضای سبز مورد بررسی قرار گرفت. نتایج نشان داد که بهترین مدل ارائه شده با استفاده از رگرسیون خطی به صورت  Kd=0.9941*NDVI+0.5058 با ضریب همبستگی برابر 98/0 می­باشد  و حداکثر درصد خطا بین تبخیر- تعرق محاسبه­شده برای فضای سبز با استفاده از روابط استخراج و مقادیر اندازه­گیری شده از پایش وزنی رطوبت کمتر از 24 درصد می­باشد. به دلیل کم­آبیاری شدید در فضاهای سبز جنگلی و در دسترس نبودن آب به میزان کافی در اختیار گیاه، محاسبه تبخیر- تعرق فضای سبز با استفاده از مدل سبال مناسب نبوده و دارای خطای زیادی می­باشد. بنابراین به جای استفاده از مدل سبال می­توان از روابط استخراج شده برای تعیین ضرایب گیاهی و نیاز آبی فضاهای سبز شهری استفاده نمود.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Estimation of Urban LandSpace Vegetation Coefficients Using SEBAL Algorithm and Landsat Images (Case Study: Mashhad)

نویسندگان [English]

  • ali misaghi 1
  • hossein ansari 2
  • kamran Davari 3
  • alireza faridhosseini 4
1 Department of Water Engineering,School of Agriculture,Mashhad Ferdowsi University
2 Department of Water Science and Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, iran
4 Associate Professor, Faculty of Agriculture, Ferdowsi University of Mashhad
چکیده [English]

For estimating evapotranspiration of landscape, in addition to vegetation coefficient, coefficients related to microclimate, plant density adjustment and specific plant species adjustment must also be calculated. In this study, using Landsat 7 satellite images and Mashhad Synoptic Station data, the actual evapotranspiration of landscape was calculated then, using climatic and environmental parameters obtained from satellite images and Seabl model, a relationship between microclimate coefficient and air temperature as well as relationship between density coefficient and normalized difference index of vegetation was established. Finally, the obtained relationships were evaluated by field monitoring of soil moisture in Ghadir Park of Mashhad. By determining the locations of field locations on the satellite image the relationship between NDVI index and the landscape density coefficient was investigated. The results showed that the best model presented using linear regression as Kd = 0.9941 * NDVI + 0.5058 with a correlation coefficient of 0.98 that the maximum percentage of error between calculated evapotranspiration for landscape using extracted relationships and measured values from moisture weight monitoring is less than 24%. due to severe water deficit in the forest landscape and insufficient water availability of the plant, evapotranspiration calculation using the Sabal model is inappropriate and has many errors. Therefore, instead of using the Sebal model, the extracted relationships can be used to determine the vegetation coefficients and the water requirement of urban landscape.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Remote Sensing
  • Vegetation index
  • the coefficient of microclimate
  • landscape density