تحدید تأثیر جودة میاة الری علی عدم التجانس فی الکتلة الحیویة للبرسیم باستخدام نظم المعلومات الجغرافیة و کذلک مجس الأستشعار عن بعد السلبی

نوع المستند : Original Article

المؤلفون

1 مدرس - بقسم الهندسة الزراعیة- کلیة الزراعة -جامعة المنصورة، مصر.

2 مدرس الهندسة الزراعیة- معهد الدراسات و البحوث البیئیة -جامعة مدینة السادات، مصر.

المستخلص

فی ظل محدودیة میاة الری وعدم وصول میاة نهر النیل النقیة لنهایات الترع  یدفع الزراع إلی استخدام نوعیات اخری من المیاة لحمایة زراعاتهم من التعرض للإجهاد المائی مثل اعادة استخدام میاة الصرف الزراعی وکذا استخدام میاة الصرف الزراعی المخلوطة بمیاة الصرف الصحی.
استخدام تکنولوجیا الزراعة الدقیقة بالإعتماد علی مجس الاستشعار للانعکاس الطیفی وکذلک أدوات نظم المعلومات الجغرافیة یتیح سرعة فی قیاس عدم تجانس الکتلة الحیویة أو الکساء الخضری للمحاصیل داخل الحقل الواحد عن طریق القیاسات الغیر ملامسة للنبات لتحدید العوامل المختلفة. فتحدید عدم التجانس و کیفیة معالجتها بالقیاسات التقلیدیة لتغطیة  مساحة کبیرة من الأرض الزراعیة تکون  شاقة وتستغرق وقتا طویلا.

  لذا فی هذه  الدراسة تم تحدید کفاءة استخدام خرائط نظم العلومات  الجغرافیة المنتجة  بالإعتماد علی  مؤشرین للإانعکاس الطیفی

 Spectral reflectance index (NIR/NIR) and spectral reflectance index (NIR/R)   فی تحدید عدم التجانس فی الکتلة الحیویة او الکساء الخضری تحت التأثیر التراکمی لثلاث أنواع من المیاة مختلفة الجودة التی یستخدمها الزراع. أوضحت النتائج وجود فروق معنویة بین قیم المؤشرین الطیفیین و کذلک الکتلة الحیویة بین الأنواع الثلاثة من المیاة مختلفة الجودة. وکذلک اوضحت الخرائط ظهور اختلافات فی الکتلة الحیویة داخل الحقل الواحد تحت تأثیر نوع واحد من جودة المیاة. وکذا أوضحت النتائج أن المؤشر الأستشعاری الطیفی  Spectral reflectance index (NIR/NIR))) ذو معامل ارتباط قوی و معنوی حیث تصل الکفاء ة بین  %92 ، 93% فی تقدیر الکتلة الحیویة تحت الأنواع الثلاثة من المیاة مختلفة الجودة. وکذلک أوضحت النتائج أن المؤشر الأستشعاری الطیفی  الآخر ذو معامل ارتباط قوی و معنوی حیث تصل الکفاءة الی 88% حتی 96% فی تقدیر الکتلة الحیویة تحت الأنواع الثلاثة من المیاة.
فی الخلاصة وجد ان استخدام تکنولوجیا الزراعة الدقیقة عن طریق خرائط نظم المعلومات الجغرافیة بالاعتماد علی المؤشران الطیفیین مفید للغایة فی وصف وتحدید عدم التجانس فی الکتلة الحیویة للبرسیم تحت الأنواع الثلاثة من المیاة مختلفة الجودة.

Allam A.E. and Negm, A.M. (2013). Agricultural drainage water quality analysis and its suitability for direct reuse in irrigation: case study: Kafr  El-Sheikh  governorate,  Egypt”,  Seventeenth  International Water Technology Conference, IWTC17 Istanbul, 5-7 November.
Aparicio, N., Villegas, J., Araus, L., Casadesus, L., Royo, C. (2002). Relationship between growth traits and spectral vegetation indices in durum wheat. Crop Sci. 42, 1547- 1555.
Auerswald, K., Sippel, R., Kainz, M., Demmel, M., Scheinost, S., Sinowski, W., Maidl, F. X. (1997). The crop response to soil variability in an agroecosystem. In: Auerswald, K., H. Stanjek, and J. M. Bigham (Ed.), Soil and Environment: Soil Processes from Mineral to Landscape Scale. Catena Verlag, 39-54.
Brus, D.J., Gruijter, J.J., Marsman, B.A., Visschers, R., Bregt, A.K., Breeuwsma, A., (1996). The performance of spatial interpolation methods and choropleth maps to estimate properties at points: a soil survey case study. Environmetrics. 7: 1-16
El-Hendawy, S., Al-Suhaibani, N., Salem, A., Ur Rehman, S., Schmidhalter, U. (2015). Spectral reflectance indices as a rapid nondestructive phenotyping tool for estimating different morphophysiological traits of contrasting spring wheat germplasms under arid conditions. Turk. J. Agric. For. 39: 572-587.
Elsayed, S., Rischbeck, P., Schmidhalter, U. (2015). Comparing the performance of active and passive reflectance sensors to assess the normalized relative canopy temperature and grain yield of drought-stressed barley cultivars. Field Crop Res. 177:148-160.
El-Shikha, D.M., Waller, P., Hunsaker, D., Clarke, T., Barnes E. (2007). Ground-based remote sensing for assessing water and nitrogen status of broccoli. Agr Water Mange. 92:183-193.
Erdle, K., Mistele, B., Schmidhalter, U. (2011). Comparison of active and passive spectral sensors in discriminating biomass parameters and nitrogen status in wheat cultivars. Field Crops Res. 124: 74-84.
Haboudane, D., Miller, J. R., Tremblay, N., Zarco-Tejada, P. J., Dextraze, L., (2002). Integrated narrow-band vegetation indices for prediction of crop chlorophyll content for application in precision agriculture. Remote Sens. Environ. 814: 16-426.
Heil, K., Schmidhalter, U. (2015).Comparison of the EM38 and EM 38-MK2 electromagnetic induction-based sensors for spatial soil analysis at field scale. Comput Electron Agric. 11: 264-28.
Jurwakar, A.S. Jurwakar, A., Deshbharatar, P.B., Bal, A.S. (1991). Asian Experiences in Integrated Plant Nutrition, 178-201, RAPA. FAO, Bangkok.
Kiziloglu,  F.M.,  Turan,  M.,  Sahin,  U.,  Kuslu,  Y.,  Dursun, A., (2008). Effects of untreated and treated  wastewater irrigation on some chemical properties  of  cauliflower  (Brassica  olerecea L. var. botrytis) and red cabbage (Brassica olerecea L. var. rubra) grown  on  calcareous  soil  in  Turkey. Agr Water Mange.  95: 716-724.
Mistele, B., Schmidhalter, U. (2008). Spectral measurements of the total aerial N and biomass dry weight in maize using a quadrilateral-view optic. Field Crops Res. 106: 94-103.
Rischbeck, P., Elsayed, S., Mistele, B., Barmeier, G., Heil K., Schmidhalter U. (2016). Data fusion of spectral, thermal and canopy height parameters for improved yield prediction of drought stressed spring barley. Eur. J. Agron. 78: 44-59.
Thoren, D., Schmidhalter, U. (2009). Nitrogen status and biomass determination of oilseed rape by laser-induced chlorophyll fluorescence. Eur. J. Agron. 30: 238-242.
Yadar, R.K., Goyal, R., Sharma, R.K., Dubey, S.K., Minchas, R.S. (2002). Post irrigation impact of domestic sewage effluent on composition of soils, crops and ground water – a case study. J. Environ. Int. 28:481–486.
Woolley, J. T. (1971). Reflectance and transmittance of light by leaves. Plant Physiol. 47: 656- 662.