تقدیر التباین فى معامل المحصول باستخدام بیانات الطیف المرئى وتحت الحمراء القریبة من الاقمار الصناعیة

نوع المستند : Original Article

المؤلفون

1 الهیئة القومیة للاستشعار من البعد وعلوم الفضاء– مصر

2 قسم الهندسة الزراعیة – کلیة الزراعة بمشتهر– جامعة بنها- مصر

المستخلص

معامل المحصول هو عامل رئیسى لتقدیر الاستهلاک المائى للمحاصیل. تقلیدیا یقدر معامل المحصول من العلاقة : معامل المحصول = البخرنتح للمحاصیل / البخرنتح المرجعى او من جداول معامل المحصول لمنظمة الفاو. الهدف من هذا البحث هو تطویر نموذج بسیط لتقدیر معامل المحصول بأستخدام تقنیات الاستشعار من البعد.
لتطویر هذا النموذج تم اقامة هذا العمل فى منطقة الصالحیة على ثلاث محاصیل شتویة القمح، البطاطس وبنجر السکر فى تواریخ مختلقة ممثلة لموسم نموهم 2013-2014 . الاقمار الصناعیة Landsat8  و Landsat 7 ETM+تم استخدامهم لتولید قیم دلیل الاخضرار النباتى خلال هذة التواریخ. قیم کلا من دلیل الاخضرار النباتى و معامل المحصول المقاس من العلاقة: معامل المحصول = البخرنتح للمحاصیل / البخرنتح المرجعى استخدمت لاستنباط معادلة معامل المحصول بدلالة دلیل الاخضرار النباتى. المعادلة کانت على انحو التالى : KcNDVI = 1.259 NDVI + 0.034 وکان r = 0.92 . للتحقق من صحة النموذج  تم مقارنة قیم معامل المحصول المتوقعة من النموذج المستنبط لمحصولى للقمح والبطاطس خلال 6 تواریخ زرعت عام 2014-2015 بقیم معامل المحصول المتحصل علیها من جداول الفاو والمعدلة بالنسبة لمناخ المنطقة فى التواریخ نفسها. المصادقة اعطت نتائج جیدة مع r = 0.98  لکلا من المحصولین.

الموضوعات الرئيسية


Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D. and Smith, M. (1998). Crop Evapotranspiration—Guidelines for Computing Crop Water Requirements—FAO Irrigation and Drainage. FAO56, Rome, Italy.
Allen, R.G., Pereira, L.S., Smith, M., Raes, D. and Wright, J.L. (2005). The FAO-56 dual crop coefficient method for predicting evaporation from soil and application extensions. J. Irrig. Drain. Eng. 131: 2–13.
Allen, R.G., Walter, I.A., Elliot, R.L., Howell, T.A., Itenfisu, D., Jensen, M.E. and Snyder, R.L. (2005b). The ASCE Standardized Reference Evaportranspiration Equation. American Society of Civil Engineers: Danvers, MA, USA: 59.
Baioumy, E., El-Shirbeny, M., El-Ansary, M. and Awad, M. (2016). Estimation of Regional Evapotranspiration Based on Tri-Angle Method Using Thermal and VNIR Data. Inter. J. Plant Soil Sci. 10(6): 1-15.
Bannari, A., Morin, D., Bonn, F. and Huete, A. (1995). A review of vegetation indices. Inter. J. Remote Sensing 13: 85–120.
Bausch, W.C. and Neale, C.M.U. (1989). Spectral inputs improve maize crop coefficients and irrigation scheduling. Trans. ASAE, 32: 1901–1908.
Doorenbos, J. and Pruitt, W.O. (1977). Crop water requirement: food and agriculture organization of the United Nations, FAO Irrig. Drain.: 24, Rome, Italy.
El-Shirbeny, M.A., Ali, A.M., Badr, M.A. and Bauomy, E.M. (2014). Assessment of wheat crop coefficient using remote sensing techniques. World Res. J. Agric. Sci. 1(2): 012-016.
Gamon, J.A., Field, C.B., Goulden, M., Griffn, K., Hartley, A., Joel, G., Penuelas, J. and Valentini, R. (1995). Relationships between NDVI, canopy structure and photosynthesis in three Californian vegetation types. Ecol. Appl. 5: 28–41.
Glenn, E.P., Morino, K., Didan, K., Jordan, F., Carroll, K.C., Nagler, P.L., Hultine, K., Sheader, L. and Waugh, J. (2008). Scaling sap flux measurements of grazed and ungrazed shrub communities with fine and coarse-resolution remote sensing. Ecohydrology 1: 316–329.
Huete, A.R. and Glenn, E.P. (2011). Remote sensing of ecosystem structure and function. In Advances in Environmental Remote Sensing, Weng Q (ed). CRC Press: Boca Raton, Florida; 291–320.
Hunsaker, D.J., Pinter-Jr, P.J. and Kimball, B.A. (2005).Wheat basal crop coefficients determined by normalized difference vegetation index. Irrig. Sci. 24: 1–14.
Irmak, S. (2010). Nebraska water and energy flux measurement, modeling, and research network (NEBFLUX). Trans. ASABE 53: 1097–1115.
Jiang, L. and Islam, S. (1999). A methodology for estimation of surface evapotranspiration overlarge areas using remote sensing observations. Geophys. Res. Lett. 26 (17): 2773–2776.
Jiang, L. and Islam, S. (2001). Estimation of surface evaporation map over Southern Great Plains using remote sensing data. Water Resour. Res. 37 (2), 329–340.
Jiang, L. and Islam, S. (2003). An intercomparison of regional latent heat flux estimation using remote sensing data. Int. J. Remote Sens. 24 (11): 2221–2236.
Justice, C.O. and Townshend, J.R.G. (2002). Special issue on the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS): A new generation of land surface monitoring. Remote Sens. Environ. 83: 1–2.
Kamble, B., Kilic, A. and Hubbard, K. (2013). Estimating Crop Coefficients Using Remote Sensing-Based Vegetation Index. Remote Sens. 5(4): 1588-1602.
Moran, M.S., Clarke, T.R., Inoue, Y. and Vidal, A. (1994). Estimating crop water deficit using the relation between surface air temperature and spectral vegetation index, Remote Sens. Environ. 49: 246-263
Neale, C.M.U. (1983). Monitoring corn development using reflected radiation. M.S. Thesis, Colorado State University, Fort Collins: 134.
Rouse, J.W., Hass, R.H., Schell, J.A. and Deering, D.W. (1973). Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS. Third ERTS Symposium, NASA SP-351, 1: 309–317.
Sellers, P.J. (1985). Canopy reflectance, photosynthesis and transpiration. Int. J. Remote Sens. 6, 1335–1372.
Shahidian, S., Serralheiro, R., Teixeira, J.L., Santos, F.L., Oliveira, M.R., Costa, J., Toureiro, C., Haie, N. and Machado, R. (2009). Drip Irrigation using a PLC based Adaptive Irrigation System WSEAS Transactions on Environment and Development, 2.
Tasumi, M. and Allen, R.G. (2007). Satellite-Based ET Mapping to Assess Variation in ET with Timing of Crop Development.
Agricultural Water Management, 88, 54-62.
Tucker, C.J. (1979). Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sens. Environ. 8: 127–150.
Yoder, B.J. and Waring, R.H. (1994). The normalized difference vegetation index of small Douglas fir canopies with varying chlorophyll concentrations, Remote Sensing Environ. 49: 81-91