>
Fa   |   Ar   |   En
   مناسب‎ترین شاخص‎های گیاهی مستخرج از تصاویر ماهواره‎ای برای بررسی تاثیر متغیرهای اقلیمی بر جنگل‌های زاگرس شمالی  
   
نویسنده معروف‌زاده الهه ,عطارد پدرام ,قاسمی علی
منبع تحقيقات جنگل و صنوبر ايران - 1399 - دوره : 28 - شماره : 4 - صفحه:335 -350
چکیده    هدف از پژوهش پیش‌رو، انتخاب مناسب‎ترین شاخص‌‌های پوشش گیاهی مستخرج از تصاویر ماهواره‎ای برای مطالعه اثر تغییر متغیرهای اقلیمی بر پوشش جنگلی زاگرس شمالی در شهرستان سردشت بود. برای این منظور با استفاده از تصاویر سری لندست طی دوره 1988 تا 2017، ابتدا 25 شاخص گیاهی محاسبه شد. سپس با کاربرد آنالیز مولفه‎های اصلی (pca)، نه شاخص‎ گیاهی موثرتر شامل هفت شاخص در محور اول و دو شاخص در محور دوم انتخاب شدند. این دو محور عاملی، حدود 91 درصد از واریانس شاخص‌های مورد بررسی را تبیین کردند. با به‌کارگیری داده‎های ایستگاه سینوپتیک سردشت، ضریب‌های همبستگی خطی بین شاخص‎های منتخب و متغیرهای اقلیمی بررسی شد. نتایج نشان داد که شاخص‌های محورهای اول و دوم به‌ترتیب با بارش و دمای فصل بهار، همبستگی مستقیم و معکوس داشتند. طی دوره 30ساله، شاخص پوشش گیاهی متعادل‌شده خاک (soil adjusted vegetation index, savi) با بارش فصل بهار، 49 درصد و شاخص پوشش گیاهی نسبت قرمز سبز (red green ratio index, rgri) با دمای متوسط فصل بهار، 51 درصد همبستگی نشان دادند. به‌سبب اثرات همسان بارش و دمای فصل بهار در دهه اول، رابطه‌های رگرسیونی بین شاخص‎های savi و rgri با بارش و دمای فصل بهار، 84 و 51 درصد همبستگی داشتند، در حالی‎که طی دهه‎های دوم و سوم، ضریب همبستگی هر دو شاخص به‌ترتیب به کمتر از 50 و 10 درصد کاهش یافت. با توجه ‌به ویژگی‎های منطقه مورد مطالعه، دخیل بودن چندین عامل موثر بر پوشش جنگلی و نیز اثرات متضاد یا همسان متغیرهای اقلیمی بر پوشش جنگلی، می‌توان نتیجه گرفت که شاخص‌های مذکور به‌منظور بررسی تاثیر تغییر متغیرهای اقلیمی بر جنگل‌های زاگرس شمالی، انطباق و همبستگی کم تا متوسطی دارند.
کلیدواژه آنالیز مولفه‎های اصلی، پوشش جنگل، سردشت، لندست
آدرس دانشگاه تهران, دانشکده منابع طبیعی, گروه جنگل‌‌داری و اقتصاد جنگل, ایران, دانشگاه تهران, دانشکده منابع طبیعی, گروه جنگل‌‌داری و اقتصاد جنگل, ایران, دانشگاه تهران, دانشکده منابع طبیعی, ایران
 
   Appropriate plant indicators derived from satellite images to investigate the impact of climatic parameters on forest cover in Northern Zagros, Iran  
   
Authors Ghasemi A. ,Maroufzade E. ,Attarod P.
Abstract    This study aimed at selecting the most appropriate vegetation indices extracted from satellite images to study the effect of climate change on forest cover in the Sardasht, W. Azerbaijan province, Iran. Therefore, 25 plant indices were initially calculated from Landsat timeseries images during 19882017, followed by applying principal component analysis (PCA), which led to the selection of nine more effective plant indices. The selected indices included seven indices in the first axis and two in the second axis. These two axes explained ca. 91% of the variance of the studied indicators. In addition, linear correlation coefficients between selected indices and climatic parameters were investigated using the data of the Sardasht synoptic station. The results showed that the indicators of the first and second axes were directly and inversely correlated with spring rainfall and temperature, respectively. The Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) showed 49% correlation with spring rainfall, while the Red Green Ratio Index (RGRI) revealed 51% correlation with the average spring temperature during the 30year period. The association of SAVI and RGRI indices with precipitation and temperature in the last three decades showed a correlation of 84% and 51%, respectively, mainly due to the matching effects of precipitation and spring temperature in the first decade. However, correlation coefficients of both indices decreased to less than 50 and 10%, respectively, in the second and third decades. According to 1) the characteristics of the study area and the involvement of other factors that affect forest cover as well as 2) the opposite or similar effects of climate parameters on forest cover, application of the mentioned indicators to survey the effect of climate change on the Northern Zagros forest cover showed low to moderate correlations.
Keywords
 
 

Copyright 2023
Islamic World Science Citation Center
All Rights Reserved