اختیار أنسب نظام استشعار عن بعد للتقییم الزراعی باستخدام تحلیل الأهداف المتعددة

نوع المستند : Original Article

المؤلفون

1 قسم الهندسة الزراعیة والأنظمة البیولوجیة، جامعة أریزونا، توسان، أریزونا، الولایات المتحدة الأمریکیة

2 قسم الهندسة الزراعیة، کلیة الزراعة، جامعة المنصورة، المنصورة، مصر

3 قسم الأنظمة و الهندسة الصناعیة، جامعة أریزونا، توسان، أریزونا، الولایات المتحدة الأمریکیة

المستخلص

یعتبر الاستشعار عن بعد تکنولوجیا موفرة للمال عند الرغبة فی تطبیق نظام إدارة الموقع المحدد (site specific management). حیث یوفر نظام الاستشعار عن بعد متابعة مستمرة للنبات و التربة و مصادر المیاه بالإضافة إلی أی ظواهر أخری قد تظهر علی سطح الأرض المنزرعة. و یمکن اختیار أنسب نظام استشعار عن بعد من خلال المعرفة المفاضلة بین مواصفات الأنظمة المتاحة بصفة عامة و مواصفات  الجهاز الحساس (sensor) بصفة خاصة. فإذا کان من الممکن التقدیر الکمی لهذه المواصفات فیمکن استخدام التحلیل المسمی بتحلیل الأهداف المتعددة (multi objective analysis) لتحدید أنسب نظام استشعار عن بعد.
و هذا البحث من أوائل الأبحاث التی تستخدم تحلیل الأهداف المتعددة  لاختیار أنسب نظام استشعار عن بعد.
و لقد تم إرسال استمارة استبیان لمتخصصین فی مجال الاستشعار عن بعد لتقییم الأنظمة المختلفة و اختیار أنسب نظام حسب درجة الوضوح المطلوبة:

<5 cm (درجة وضوح عالیة)
0.5-1.0 m (درجة وضوح متوسطة لعالیة)
0.1-1 km (درجة وضوح عادیة لمتوسطة )

و شملت إستمارة الإستبیان علی العوامل (1) التکلفة, (2) کفاءة¸ (3) مرونة¸ (4) السعة, (5) المساحة المغطاه لکل صورة, (6) دقة القیاس, (7) عدد الفلاتر و دقتها¸ و (8) الفترة بین مرات التصویر المتتالیة.
و یقیم المتخصص کل نظام من أنظمة الإستشعار عن بعد کما یلی:

یعطی المتخصص درجة لنظام الإستشعار عند کل عامل من العوامل السابقة تتراوح بین 1 و 10.
یعطی المتخصص درجة أهمیة لکل عامل (نسبة مئویة بحیث یکون الإجمالی 100%). فعلی سبیل المثال یمکن أن یعطی المتخصص لعامل التکلفة درجة أهمیة 30% مع إعطاء باقی العوامل درجات أهمیة متساویة (10%) إذا رأی المتخصص زیادة أهمیة هذا العامل عن باقی العوامل. 

و لقد تضمنت أنظمة الاستشعار عن بعد تحت الدراسة الأنظمة التالیة:

النظام الأرضی المحمول بالید
الأنظمة المحمولة علی معدات الری الحدیث و الآلات الزراعیة
الطائرات ذات التحکم الآلی
الطائرات بدون قائد
الطائرات العادیة (بقائد)
الأقمار الصناعیة (Quickbird, Landsat, AVHRR, MODIS, ASTER, and SPOT)

 
و لقد بینت النتائج أن النظام المحمول بالید و الطائرات العادیة (بقائد) هما من أفضل الأنظمة للحصول علی تصویر بدرجة وضوح فی المجال من المتوسط إلی العالی أو العالی. کما ثبت أن نظامی AVHRR و MODIS کانا خیارین متعادلین عند الرغبة فی الحصول علی درجة وضوح فی المجال من العادی إلی المتوسط.

الموضوعات الرئيسية


Aronoff, S. 1993. Geographic Information Systems: A Management Perspective. 3rd ed., 294 pp (WDL Publications; Ottowa, Canada).
Barnes, E. M., T. R. Clarke, P. Colaizzi, J. Haberland, M. Kostrzewski, E. Riley, S. M. Moran, P. M. Waller, C. Choi, T. Thompson, S. Richards, R. Lascano and H. Li. 2000. Coincident detection of crop water stress,  nitrogen status, and canopy density using ground-based multispectral data. In Proceedings of the 5th International Conference on Precision Agriculture, 16-29 July 2000, Bloomington, MN.
Booth, D. T., D. Glenn, B. Keating, J. Nance, S. E. Cox and J. P. Barriere. 2003. Monitoring rangeland watersheds with very-large scale aerial imagery. Proceedings of the First Interagency Conference on Research in the Watersheds), October 27–30, 2003, Benson, Arizona, pp 212–215.
Colaizzi, P. D., E. M. Barnes, T. R. Clarke, C. Y. Choi and P. M. Waller. 2003a. Water stress detection under high frequency sprinkler irrigation with water deficit index. ASCE Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 129(1), 36-43.
Colaizzi, P. D., E. M. Barnes, T. R. Clarke and P. M. Waller. 2003b. Estimating soil moisture under low frequency surface irrigation using crop water stress index. ASCE Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 129, 27-35.
Eisenbeiss, H. 2004. A mini Unmanned Aerial Vehicle (UAV): System overview and image acquisition. In International Workshop on "Processing and Visualization Using High-Resolution Imagery", November 18-20, 2004, Pitsanulok, Thailand.
El-Shikha, D. M., P. M. Waller, D. Hunsaker, T. R. Clarke and E. M. Barnes. 2007, Ground-based remote sensing for assessing water and nitrogen status of broccoli. Agricultural Water Management, 92, pp. 183-193.
Eurimage (2007) Eurimage Price List 2007. Available online at: http://www.eurimage.com/products/docs/eurimage_price_list.pdf (accessed 10 July 2007).
Falkner, E. and D. Morgan. 2002. Aerial Mapping: Methods and Applications. (Boca Raton, FL:CRC Press).
Hardin, P. J., and M. W. Jackson. 2005, An unmanned aerial vehicle for rangeland  photography. Rangeland Ecology and Management, 58, 439-442.
Herwitz, S. R., L. F. Johnson, J. Arvesen, R. Higgins, J. Leung and S. Dunagan. 2002. Precision agriculture as a commercial application for solar-powered unmanned aerial vehicles. In First American Institute of Aeronautics and Astronautics UAV Conference, Portsmouth, Virginia, (Portsmouth, Virginia: American Institute of Aeronautics and Astronautics, Inc).
Hunt Jr., E. Raymond, M. Cavigelli, C. S. Daughtry, J. E. McMurtrey and C. L. Walthall. 2005. Evaluation of digital photography from model aircraft for remote sensing of crop biomass and nitrogen status. Precision Agriculture, 6, 359-378.
Jackson, R. D. 1984. Remote sensing of vegetation characteristics for farm management. Proceedings of the Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers, 475, 81-96.
Jensen, J. R. 1996. Introductory digital image processing: A remote sensing perspective, SaddleRiver: Prentice-Hall, 318, 379 p.
Johnson, L. F., S. R. Herwitz, B. M. Lobitz and S. Dunagan. 2002. Feasibility of monitoring coffee field ripeness with  airborne multispectral imagery. Applied Engineering in Agriculture, 20, 845-849.
Joshi, C., J. de Leeuw and I. C. van Duren. 2004. Remote sensing and GIS applications for mapping and spatial modeling of invasive species. Proceedings of the XXth ISPRS Congress, July 12-23, 2004, Instanbul, Turkey pp. 669-677.
Kostrzewski, M., P. M. Waller, P. Guertin, J. Haberland, P. D. Colaizzi, E. M. Barnes, T. Thompson, T. R. Clarke, E. Riley and C. Y. Choi. 2003. Ground-Based remote sensing of water and nitrogen stress. 46, 29-38.
Laliberte, A. S., A. Rango, V. Jenkins and A. Roanhorse. 2008. Acquisition, orthorectification and classification of sub-decimeter resolution imagery obtained with an unmanned aerial vehicle (UAV). ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (In press).
Lee, H.C. 1941. Aerial photography, a method for fuel type mapping. Journal of Forestry, 39, 531-533.
Leica Geosystems. 2005. ERDAS Field Guide. Leica Geosystems Geospatial Imaging, LLC,
Lo, C. P. 1986. Applied remote sensing. pp. 393 (New York: John Wiley and Sons Inc.)
Lusby, G.C. 1970. Hydrologic and biotic effects of grazing vs. nongrazing near Grand Junction, Colorado. 700-B, pp. 232-236.
MacArthur, D. K., J. K. Schueller and C. D. Crane. 2005. Remotely-piloted mini-helicopter imaging of citrus. In ASAE Annual International Meeting (Paper No. 051055),Tampa, FL: ASAE.
Moran, S. M. 1994. Irrigation management in Arizona using satellites and airplanes. Irrigation Science, 15, 35-44.
Moran, S. M., Y. Inoue and E. M. Barnes. 1997. Opportunities and limitations for image-based remote sensing in precision crop management. Remote Sensing of Environment, 61, 319-346.
NASA Jet Propulsion Laboratory. 2007. AVIRIS (Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer) Available online at:  http://aviris.jpl.nasa.gov/ (accessed 15 July 2007).
Peterson, C. T., C. R. Jensen and V. O. Mogensen. 2002. Analysis of variation of spectral vegetation  index measured in differently fertilized field barley. Communications in soil science and plant analysis, 33, 1485-1506.
Phinn, S. R., D. A. Stow and J. B. Zedler. 1996, Monitoring wetland habitat restoration in southern California using airborne multispectral video data. Restoration Ecology, 4, 412-422.
Price, K., M. V. E. Varner, D. Rundquist and J. Peake. 1993. Influences of land management and weather on plant biophysical  and hyperspectral response patterns of tallgrass prairies  in Northeastern Kansas. Proceedings, PECORA-12 Symposium, August 24-26, 1993, Sioux Falls, South Dakota, pp. 441-450.
Rango, A., A. Laliberte, C. Steele, J. E. Herrick, B. Bestelmeyer, T. Schmugge, A. Roanhorse and J. Jenkins. 2006. Using unmanned aerial vehicles for rangelands:  current applications and future potentials. Environmental Practice, 8, 159-168.
Rundquist, D., R. Perk, B. Leavitt, G. Keydan and A. Gitelson. 2004. Collecting spectral data over cropland vegetation using machine-positioning versus hand-positioning of the sensor. Computers and Electronics in Agriculture, 43, 173-178.
Scotford, I. M. and P. C. H. Miller. 2004. Combination of spectral reflectance and ultrasonic sensing to monitor the growth of winter wheat. Biosystems Engineering, 87, 27-28.
Shumand, C. S. and R. F. Ambrose. 2003. A comparison of remote sensing and ground-based methods for monitoring wetland restoration success. Restoration Ecology, 11, 325-333.
Stark, R. and A. Gitelson. 2000. Radiation regime in irrigated wheat. In Proceedings of the Second International Conference on Geospatial Information in Agriculture and For, 89-96.
Szidarovszky, F., M. E. Gershon and L. Duckstein. 1986. Techniques for multiobjective decision making in systems management. pp. 506 (Amsterdam: Elsevier Science Publishing, Co.).
Thomson, S.  J., P. V. Zimpa, C. T. Bryson and V. Alarcon. 2005. Potential for remote sensing from agricultural aircraft using digital video. Applied Engineering in Agriculture, 21, 531-537.
Tomlins, G. F., Y. J. Lee. 1983. Remotely piloted aircraft: an inexpensive option for large-scale aerial photography in forestry applications. Canadian Journal of Remote Sensing, 9, 76-85.
Xue, L., W. Cao, W. Luo, T. Dai and Y. Zhu. 2004. Monitoring leaf nitrogen status in rice with canopy spectral reflectance. Agronomy Journal, 96, 135-142.