مدیریت جامع حوزه های آبخیز

مدیریت جامع حوزه های آبخیز

بررسی کارائی شاخص‌های سنجش از دور در شناسایی و تفکیک مناطق سوخته شده (مطالعه موردی: جنگل‌های بیوره شهرستان ملکشاهی، استان ایلام)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه علوم جنگل، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ایلام، ایلام، ایران
2 گروه مرتع و آبخیزداری، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ایلام، ایلام، ایران
چکیده
چکیده مبسوط
مقدمه: جنگل بوم نظامی است که در حالت طبیعی و نرمال اجزاء تشکیل دهنده آن با هم در تعادل قرار دارند، هنگامی که تحت تأثیر یک یا چند عامل مخرب طبیعی یا مصنوعی قرار گیرند، بسته به شدت آن عوامل حالت تعادل و خودتنظیمی آن ضعیف گشته یا از بین می­رود. امروزه بررسی و ارزیابی تغییرات و آشفتگی‌ها با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای به یکی از زیرشاخه‌های مهم در علوم منابع طبیعی تبدیل شده است و ابزاری برای نظارت و کنترل انواع تغییرات در اکوسیستم‌­های جنگل­ و مرتع می‌باشد. آتش‌سوزی یکی از این تغییرات و آشفتگی‌ها به‌ویژه در جنگل­های زاگرس  است. آتش­سوزی به عنوان یکی از عوامل مهم تأثیر­گذار بر پوشش­های طبیعی محسوب می­شود، که می­تواند سبب افزایش یا کاهش تنوع گونه­­ای شود. روش­های متعددی برای آشکار­سازی تغییرات یک منطقه با استفاده از تصاویر ماهواره­ای وجود دارد که هر یک دارای مزایا و محدودیت­هایی هستند. یکی از روش­های مطالعه تغییرات، استفاده از شاخص­های پوشش گیاهی است. شاخص­های گیاهی از مهمترین ابزار­های سنجش از دور هستند که جهت نظارت و ارزیابی تغییرات پوشش گیاهی بخصوص در دوره­های زمانی پس از آتش­سوزی و تهیه نقشه­های مناطق آتش­سوزی شده در جنگل­ها کاربرد فراوانی دارند. پژوهش حاضر با توجه به اهمیت جنگل­ها و همچنین آتش­سوزی­های مکرر در جنگل­های زاگرس به‌ویژه جنگل­های منطقه بیوره شهرستان ملکشاهی انجام شد. در این حالت استفاده از داده­های ماهواره­ای امکان مطالعه گسترده پوشش گیاهی را فراهم می­سازد. لذا هدف پژوهش حاضر تفکیک و شناسایی مناطق سوخته شده به منظور اعمال مدیریت صحیح پس از آتش‌سوزی به منظور کمک به پوشش گیاهی با استفاده از تصاویر سنجش از دور انجام می­گیرد.
مواد و روش ­ها: در این تحقیق، ابتدا تصاویر ماهواره­ای مربوط به سال­های وقوع آتش­سوزی از سایت USGS دانلود گردید و سپس 20 شاخص­ مهم در تشخیص آتش با استفاده از نرم‌افزار TerrSet 19 تهیه گردید. برای تهیه نقشه­ها و تجزیه و تحلیل آنها و ارائه خروجی‌ها از نرم‌افزار ArcGIS 10.3 استفاده شد. به علاوه، آزمون T-student test برای مقایسه ارزش طیفی شاخص­های مورد استفاده بین مناطق آتش‌سوزی و کنترل استفاده شد. درنهایت، با محاسبه پارامتر آماری M، قدرت و توانایی هر یک از شاخص­های طیفی در جداسازی و تفکیک مناطق آتش­سوزی شده از مناطق مجاور تعیین شد.
نتایج و بحث: نتایج مقایسه میانگین ارزش طیفی شاخص­ها در مناطق سوخته شده و کنترل در منطقه مورد مطالعه نشان داد که اختلاف معنی­داری (P-value < 0.05) از نظر قدرت تفکیک‌پذیری شاخص­های مورد بررسی بین آتش‌سوزی و کنترل وجود دارد. بر اساس نتایج، استفاده از شاخص­های آتش VI56 و CSI می­تواند به­عنوان بهترین شاخص برای تفکیک مناطق آتش‌سوزی و کنترل دارای قدمت یک تا سه سال پس از آتش‌سوزی به دلیل کارائی بالا در تفکیک این مناطق مورد استفاده قرار گیرد. همچنین برای شناسایی و تفکیک محدوده­های سوخته شده که قدمت بالاتر از 3 تا 5 سال را دارا هستند کاربرد شاخص­های VI56 و CSI و MSAVI و قدمت بالاتر از 5 تا 7 سال شاخص­های VI56 و CSI می­توانند نتایج قابل قبولی ارائه دهند.
نتیجه­ گیری: با مقایسه میزان اختلاف شاخص­های آتش در سال­های قبل و بعد از آتش­سوزی می­توان نتیجه گرفت که شاخص  CSI به دلیل آنکه بیشترین مقدار اختلاف قبل و بعد از وقوع آتش­سوزی را نشان می­دهد؛ بهتر از سایر شاخص­ها تفاوت را بیان کرده و همچنین این شاخص به خاطر مزیت آن در شناسایی مناطق دچار آتش­سوزی برای بررسی الگوی رفتار طیفی و پایش اصلاح پوشش سوخته­شده جنگل­های زاگرس پیشنهاد می­گردد. بر اساس نتایج، بدیهی است چنین پژوهشی نقش مهمی در بررسی و ارزیابی میزان حساسیت عرصه­های جنگلی و اتخاذ تصمیمات مدیریتی صحیح اطفای حریق ایفا می­کند که در صورت عدم چاره‌اندیشی صحیح، این مقدار پوشش سبز موجود نیز از بین خواهد رفت.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


Atak, B.K., & Tonyaloglu, E.E. (2020). Evaluating spectral indices for estimating burned areas in the case of Izmir/Turkey. Eurasian Journal of Forest Science, 8(1), 63-73. https://doi.org/10.3195/ejejfs.657253   
Baig, M.H.A., Zhang, L., Shuai, T., & Tong, Q. (2014). Derivation of a tasselled cap transformation based on Landsat 8 at-satellite reflectance. Remote Sensing Letters, 5(5), 423-431. https://doi.org/10.1080/2150704X.2014.915434
Bing, L.U., Yuhong, H.E., & Alexander, T. (2016). Evaluation of spectral indices for estimating burn severity in semiarid grasslands. International Journal of Wildland Fire,25,147-157. https://doi.org/10.1071/WF15098
Boyd, D.S., Foody, G.M., Curran, P.J., Lucas, R.M., & Honzak. M. (1996). An assessment of radiance in Landsat TM middle and thermal infrared wavebands for the detection of tropical forest regeneration. International Journal of Remote Sensing, 17, 249-261. https://doi.org/10.1080/01431169608949003
Carreiras, J.M., Pereira, J.M., & Pereira, J.S. (2006). Estimation of tree canopy cover in evergreen oak woodlands using remote sensing. Forest ecology and management, 223(1-3), 45-53. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2005.10.056
Chuvieco, E. (2012). Remote sensing of large wildfires: in the European Mediterranean Basin. Springer Science & Business Media. https://doi.org/10.1007/978-3-642-60164-4-3
Chuvieco, E., Martin, M.P., & Palacios, A. (2002). Assessment of different spectral indices in the red-near-infrared spectral domain for burned land discrimination. International Journal of Remote Sensing, 23(23), 5103-5110. https://doi.org/10.1080/01431160210153129
Escuin, S., Navarro, R., & Fernández, P. (2008). Fire severity assessment by using NBR (Normalized Burn Ratio) and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) derived from LANDSAT TM/ETM images. International Journal of Remote Sensing 29(4), 1053-1073. https://doi.org/10.1080/01431160701281072
Fatemi, S., & Rezaei, Y. (2014). Fundamentals of remote sensing, 259 p.
Filipponi, F. (2018). BAIS2: Burned Area Index for Sentinel-2. 2nd International Electronic Conference on Remote Sensing, 22 March–5 April, 2018. https://doi.org/10.3390/ecrs-2-05177
Fornaca, D., Ren, G., & Xiao, W. (2018). Evaluating the Best Spectral Indices for the Detection of Burn Scars at Several Post-Fire Dates in a Mountainous Region of Northwest Yunnan. China. Journal of Remote Sensing, 10(8), 4-21. https://doi.org/10.3390/rs10081196
Guevara, J.C., Stasi, C.R., Wuilloud, C.F., & Estevez, O.R. (1999). Effects of fire on rangeland vegetation in southwestern Mendoza plains Argentina: composition, frequency, biomass, productivity and carrying capacity. Journal of Arid Environments, 41(1), 27-35. https://doi.org/10.1006/jare.1998.0463
Jazirehi, M.H. (2005). forest conservation. first edition. Tehran University Publishing and Printing Institute, 231 pages.
Justice, C.O., Giglio, L., Korontzi, S., Owens, J., Morisette, J.T., Roy, D., Descloitres, J., Alleaume, S., Petitcolin, F., & Kaufman, Y. (2002). The MODIS fire products. Remote Sensing of Environment, 83(1-2), 244-262. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00076-7
Kaufman, Y.J., & Remer, L.A. (1994). Detection of Forests Using Mid-IR Reflectance: An Application for Aerosol Studies. IEEE transactions on geoscience and Sensing, 32, 672–683. https://doi.org/10.1109/36.297984
Keeley, J.E., Pausas, J.G., Rundel, P.W., Bond, W.J., & Bradstock, R.A. (2011). Fire as an evolutionary pressure shaping plant traits. Trends in Plant Science, 16(8), 406-411. https://doi.org/10.1016/j.tplants.2011.04.002
Lasaponara, R., & Tucci, B. (2019). Identification of Burned Areas and Severity Using SAR Sentinel-1. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 16(6), 917-921. https://doi.org/10.1109/LGRS.2018.2888641
Melchiori, A.E., Candido, P., Libonati, R., Morelli, F., Setzer, A., de Jesus, S.C., Garcia Fonseca, L.M., & Korting, T.S. (2015). Spectral indices and multi-temporal change image detection algorithms for burned area extraction in the Brazilian Cerrado. In Proceedings of the Anais XVII Simposio Brasileiro de Sensoriamento Remoto—SBSR. Joao Pessoa-PB, Brasil, 25–29 April 2015, 643–650. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.4314.2562
Miller, J. D., & Quayle, B. (2015). Calibration and validation of immediate post-fire satellite-derived data to three severity metrics. Fire Ecology, 11(2), 12-30. https://doi.org/10.4996/fireecology.1102012
Mirzaei, J., Mohamadi, A., Heidarizadi, Z., Noorolahi, H., & Omidipour, R. (2015). Assessment of land cover changes using RS and GIS (case study: Zagros forests, Iran). Journal of Materials and Environmental Sciences, 6, 2565-2572.
Morrison, I.M. (1980). Changes in the lignin and hemicellulose concentrations of ten varieties of temperate grasses with increasing maturity. Grass Forage Science, 35, 93-287. https://doi.org/10.1111/j.13652494.1980.tb01525.x
Mouillot, F., Schultz, M.G., Yue, C., Cadule, P., Tansey, K., Ciais, P., & Chuvieco, E. (2014). Ten years of global burned area products from spaceborne remote sensing—A review: Analysis of user needs and recommendations for future developments. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 26, 64-79. https://doi.org/10.1016/j.jag.2013.05.014
Mohammadian, A. (2023). The interaction effects of fire and grazing on diversity characteristics in grassland landscapes. Ph.D. Dissertation. Faculty of Natural Resources and Earth Sciences Shahrekord, Shahrekord University.
Mohammadian, A., Asadi Borujeni, E., Ebrahimi, A., Tahmasebi, P., & Naghipour borj, A. A. (2022). Capability of derived vegetation indices from remotely sensed data for burned area discrimination in semi-steppic rangeland (case study of CHB province, Iran). Journal of Range and Watershed Management, 74(4), 837-850. https://doi.org/10.22059/jrwm.2021.323095.1588
Rahmani, N., Shahidi, K., & Miriaqubzadeh, M.H. (2011). Evaluation of vegetation indicators used in environmental monitoring (case study: Harsik Basin). The conference Geomatics90, the country mapping organization, Tehran, Iran. https://doi.org/civilica.com/doc/151301
Roy, D.P., Boschetti, L., & Trigg, S.N. (2006). Remote sensing of fire severity: assessing the performance of the normalized burn ratio. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 3(1), 112-116. https://doi.org/10.1109/LGRS.2005.858485
Roy, D.P., Giglio, L., Kendall, J.D., & Justice, C.O. (1999). Multi-temporal activefire based burn scar detection algorithm. International Journal of Remote Sensing, 20, 1031–1038. https://doi.org/10.1080/014311699213073
Savadogo, P., Sawadogo, L., & Tiveau, D. (2007). Effects of grazing intensity and prescribed fire on soil physical and hydrological properties and pasture yield in the savanna woodlands of Burkina Faso. Agriculture, Ecosystems & Environment118(1-4), 80-92. https://doi.org/10.1016/j.agee.2006.05.002  
Smith, A.M.S., Drake, N.A., Wooster, M.J., Hudak, A.T., Holden, Z.A., & Gibbons, C.J. (2007). Production of Landsat ETM+ reference imagery of burned areas within Southern African savannahs: Comparison of methods and application to MODIS. International Journal of Remote Sensing, 28, 2753–2775. https://doi.org/10.1080/01431160600954704
Snyman, H. A. (2004). Soil seed bank evaluation and seedling establishment along a degradation gradient in a semi-arid rangeland. African Journal of Rangelands, 21(1), 37-47. https://doi.org/10.2989/10220110409485832
Tran, B., Tanase, M., Bennett, L., & Aponte, C. (2018). Evaluation of spectral indices for assessing fire severity in Australian temperate forests. Remote Sensing, 10(11), 1680. https://doi.org/10.3390/rs10111680
Veraverbeke, S., Harris, S., & Hook, S. (2011). Evaluating spectral indices for burned area discrimination using MODIS/ASTER (MASTER) airborne simulator data. Remote Sensing of Environment, 115(10), 2702-2709. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.06.010
Veraverbeke, S., Verstraeten, W.W., Lhermitte, S., & Goossens, R. (2010). Evaluating Landsat Thematic Mapper spectral indices for estimating burn severity of the 2007 Peloponnese wildfires in Greece. International Journal of Wildland Fire, 19(5), 558-569. https://doi.org/10.1016/j.jag.2009.10.004
Wienk, C.L., Sieg, C.H., & McPherson, G.R. (2004). Evaluating the role of cutting treatments. fire and soil seed banks in an experimental framework in ponderosa pine forests of the Black Hills, South Dakota. Forest Ecology and Management, 192, 375–393. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2004.02.004

  • تاریخ دریافت 30 شهریور 1403
  • تاریخ بازنگری 21 آبان 1403
  • تاریخ پذیرش 28 آذر 1403