اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدتقدير مساحة محاصيل القمح و الشعير و الحمّص في محافظة السّويداء باستخدام تقانة الاستشعار عن بعد
Area Estimation of Wheat, Barley and Chickpeas Crops in Sweida Governorate Using Remote Sensing (RS) Technique
1578
1 16
0.0
(
0
)
نشر من قبل
المجلة السورية للبحوث الزراعية ورقة بحثية
تاريخ النشر
2017
مجال البحث
الهندسة الزراعية
والبحث باللغة
العربية
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
يُعدّ الاستشعار عن بعد أحد أهمّ التقانات التي تؤمّن المعلومات على مساحاتٍ واسعة، و بزمنٍ قصيرٍ. نُفّذت الدّراسة في محافظة السّويداء، بهدف حساب مساحة المحاصيل الاستراتيجية في المحافظة، و مناطق انتشارها و توزّعها للموسم الزراعي 2015/2014، و ذلك من خلال تصنيف الصور الفضائية من نوع (BKA)، و المستقبَلة من محطة الاستقبال في الهيئة العامة للاستشعار عن بعد في دمشق بسورية، من التابع الصنعي BELARUSIAN SPACECRAFT، بقدرة تمييز مكاني 10.2 متر. أظهرت النتائج أنّ انتشار المحاصيل الثلاثة (القمح، و الشعير، و الحمّص) كان بشكلٍ عام على أطراف المحافظة من الجهات الأربعة، و لاسيما محصول الشعير، و أنّ القمح و الحمّص تركّزا بمساحات يعتد بها في غرب المحافظة، و قد لُوحظ مساحات صغيرة متناثرة لمحصول الحمّص في وسط المحافظة. بلغت المساحة الناتجة و المعبّرة عن مساحة محصول القمح في المحافظة 30494 هكتاراً ما نسبته 8.97 % من مساحة منطقة الدراسة (محافظة السويداء باستثناء البادية السورية)، و قد قاربت نتائج وزارة الزراعة بنسبة و قدرها 95.19%. كما بلغت مساحة محصول الشعير الناتجة عن عملية التصنيف 16705 هكتاراً، التي تشكّل ما نسبته 4.92 % من مساحة منطقة الدراسة. في حين قُدّرت مساحة محصول الشعير وفقاً لإحصائيات وزارة الزراعة حوالي 15933 هكتاراً. بلغت مساحة محصول الحمّص الناتجة عن عملية التصنيف 26063 هكتاراً، حيث شكلت 7.67% من مساحة منطقة الدّراسة، في حين وصلت مساحة محصول الحمّص في إحصائيات وزارة الزراعة حوالي 30266 هكتاراً. كما أظهرت النتائج أنّ دقة التصنيف الكلية قد بلغت 82.4 % مما يسمح بإمكانية استخدام صور الأقمار الصناعية في حساب مساحة المحاصيل الاستراتيجية و تحديد مواقع انتشارها و توزّعها.
Remote sensing is one of most important technology that provides information on large areas in a short time. The study was carried out in Sweida governorate with the aim of calculating the area of strategic crops and its distribution for the agricultural season 2014/2015 by classifying satellite images-type (BKA). The images were received by the station at General Organization for Remote Sensing in Damascus, Syria. The spatial resolution of the satellite BELARUSIAN SPACECRAFT is 10.2 meters. The results showed that the spread of the three crops (wheat, barley and chickpea) was generally on the four sides of the governorate, especially barley crop. Chickpeas and wheat concentrated in the west and center but in scattered areas. The area of wheat crop according to image classification was 30494 ha which accounted 8.97% of the studied area (Sweida governorate without Badia). The degree of approach to the proportion of the Ministry of Agriculture was 95.19%. The area of barley crop resulting from the classification process was 16705 ha, which accounted 4.92% of the study area. While the area of barley according to the statistics of Ministry of Agriculture was about 15933 ha. The area of chickpea crop resulting from the classification process was 26063 ha which represented 7.67% of the studied area. The results showed that the accuracy of the total classification was 82.4%, which allows satellite image to be used in calculating the area of strategic crops and determine its locations and distribution.
المراجع المستخدمة
Ahmed, R.; and H. Sajjad (2015). Crop acreage estimation of Boro Paddy using remote sensing and GIS techniques: A Case from Nagaon district, Assam, India. Advances in Applied Agricultural Science. 3(3): 16-25
Al-khaled, E.A. (2005). Spectral reflectance of some field crops in relation to growth and yield. Ph.D. Thesis. Ain Shams University, Cairo. Egypt
Abo-Shetaia, A.M.; M.A. Ashoub.; M. Ismail and E.A. Al-khaled (2005). Estimation of some summer crops area and yield prediction using remote sensing techniques. Annals Agric. Sci., Ain Shams Univ., Cairo. 50(2): 481-498
قيم البحث
اقرأ أيضاً
هدف البحث إلى دراسة أثر السياسة السعرية في العائد الاقتصادي لمزارعي القمح الطـري و القمـح
القاسي و الشعير في محافظة الحسكة لتحديد مدى تدخل الدولة في دعم أسعارها، باستخدام مقياس معامل الحماية الأسمية الذي يوضح الفرق الفعلي بين الأسعار المحلية و العال
مية للمنتّج، و مقياس معامل الحماية الفعال الذي يوضح الأثر الصافي للسياسة على المخرجات و المدخلات. تم اختيار 208 مزارعـاً بطريقـة
العينة الطبقية البسيطة من 44 قرية من قرى المحافظة. بينت نتائج التحليـل أن قـيم معامـل الحمايـة
الأسمية للقمح الطري و القمح القاسي و الشعير بلغت نحو 08.1 و 21.1 و 97.1 على التوالي، كما بلغت
قيم معامل الحماية الفعال 17.1 ، و33.1 و 26.2 للقمح الطري و القاسي و الشعير على التوالي، و استنتج
وجود تدخل حكومي في دعم أسعار المحاصيل المدروسة، و أن التأثير الكلي في نتائج السياسة يشير إلى
وجود دعم حكومي للسعر بالنسبة للقمح القاسي و الطري، و دعم أكبر لسعر الشعير خلال عام 2011 .
تمَّ دمج عملية التحليل الإحصائي لتقنية عامل الدليل الأمثل (OIF) مع طريقة تصنيف شجرة القرار (DTC) في استخدام العتبات الحدية الطيفية المعايرة لفصل السمات عن بعضها في برامج معالجة الصورة الفضائيّة ضمن مقاربة ممنهجة و ذلك لاستخلاص السمة العمرانيّة و تحدي
د مساحتها و انتشارها من الصور الفضائية. تم اختبار دقة هذه المقاربة الممنهجة بمقارنة النتائج المتحصل عليها مع نتائج التصنيف المراقب لهذه السمة من الصور الفضائية وفق قنواتها الأصلية و أخرى وفق قنواتها المركبة حسب عامل الدليل الأمثل. أعطت المقاربة المقترحة و المطبقة بشكل موجه على الجزء الغربي لمدينة السويداء من صور التابع الصنعي Quick Bird دقة تصنيف بلغت 98% مقارنة مع 93% بالتصنيف المراقب للصورة المركبة بقنوات/أدلة محددة بعامل الدليل الأمثل بينما كانت 82% مع التصنيف المراقب لقنوات الصورة الأساسية و يعود ذلك الى دقة هذه المقاربة في فصل السمة العمرانية عن تلك المشابهة لها طيفياً في الصورة الفضائية من تكشفات بازلتية و طرق مواصلات و التي يصعب فصلها بطرق المعالجة و التصنيف الأخرى.
اُستخدمت تقانات الاستشعار عن بعد ونظم المعلومات الجغرافية في عملية تخطيط استعمالات الأراضي في
محافظة اللاذقية من خلال المقارنة ما بين خصائص وحدات التربة)وحدة السهول الساحلية المستوية,وحدة
الوديان والمسيلات المائية المستوية,تحت وحدة السفوح والمنحدرا
ت خفيفة الانحدار,تحت وحدة السفوح
والمنحدرات متوسطة الانحدار,تحت وحدة السفوح والمنحدرات شديدة الانحدار,وحدة القمم
المنبسطة(ومتطلبات الأنماط الرئيسة لاستعمالات الأراضي التي تم تحديدها و توصيفها من خلال دراسة
استعمالات الأرضي الراهنة وفق ثلاثة مستويات باستخدام نظام تصنيف استعمالات الأراضي المعتمد في
وزارة الزراعة ) LUCS ( وتشمل هذه الأنماط ) LUT1 : حمضيات مروية متوسطة استخدام المكننة,
LUT : بطاطا مروية عالية استخدام المكننة, LUT3 :بندورة مروية متوسطة استخدام المكننة, LUT4 :زيتون
بعل منخفض استخدام المكننة, LUT5 :قمح بعل منخفض استخدام المكننة, LUT6 :غابات طبيعية(واستخدم
برنامج LAMIS للمقارنة بين هذه الخصائص ومتطلبات الأنماط اعتماداً على العوامل المحددة
للاستعمال:المناخ,درجة الانحدار,عمق التربة,خطر الفيضان,خطر الانجراف,خشونة السطح,نسبة كربونات
الكلسيوم. أظهرت نتائج التقيّيم أن 43.12 % من أراضي منطقة الدراسة ذات ملاءمة متوسطة S3
للنمط LUT1 في حين 72.1 % من الأراضي ذات ملاءمة منخفضة S4 وبنسبة 71.74 % غير ملائمة
N1 ,أما بالنسبة للنمط LUT2 فإن 35.01 % من أراضي منطقة الدراسة كانت ملائمة S2 % وبنسبة 35.02
ذات ملائمة متوسطة و 71.74 % ذات ملائمة منخفضة S4 ,وصلت نسبة الأراضي ذات الملائمة S2 لنمط
الاستعمال LUT3 %51.12 ونسبة 71.14 % من صف الملاءمة S3 و 71.74 % لصف الملائمة .S4 كما
بلغت نسبة الأراضي الملائمة جداً S1 للنمط LUT4 %43.12 وبنسبة 72.10 % ملائم S2 % و 71.74
ذات ملاءمة متوسطة S3 ,وللنمط LUT5 كان نسبة 21.11 % ملائم جدا S1 و 05.52 % ملائم S2
و 4.66 % ذات ملاءمة متوسطة S3 ,أما النمط LUT6 فكانت الأراضي الملائمة جدا S1 % بنسبة 51.71
والملائمة S2 30.13 .%
تم استخدم برنامج Definite في عملية تخطيط استعمالات الأراضي من خلال الربط مابين العوامل الطبيعية
الداخلة في عملية التقيّيم والعوامل الاجتماعيّة والاقتصاديّة,حيث تمت المقارنة ما بين الاستعمالات البديلة
على أساس سيناريوهين:الأول يحافظ على الموارد الطبيعية,والثاني يحقق أعلى أرباح اعتماداً على ثلاثة
معايير هي:التكاليف والأرباح والاحتياجات المائية.أظهرت نتائج عملية المقارنة لكل من وحدة السهول
الساحلية المستوية ,وحدة الوديان والمسيلات المائية وتحت وحدة السفوح خفيفة الانحدار أن النمط الراهن
الأكثر ملاءمة لأراضيها هو النمط LUT4 .
اقترحت عدة أنماط لكل وحدة فيزيوغرافية دخلت في عملية التخطيط,ففي وحدة السهول الساحلية اقترح
النمط LUT7 )كيوي مروي,منخفض استخدام المكننة(والنمط LUT8 )فول سوداني مروي,عالي استخدام
المكننة( وتمت المقارنة باستخدام برنامج Definite مع أفضل نمط راهن LUT4 .وأظهرت النتائج أنه وفق
السيناريو الأول حافظ النمط LUT4 على تفوقه على الأنماط المقترحة,في حين تفوق النمط LUT7 وفق
السيناريو الثاني SC2 .في وحدة الوديان و المسيلات المائية اقترحت نفس الأنماط السابقة لهذه الوحدة وبينت
نتائج المقارنة تساوي كل من النمط LUT4 والنمط LUT5 وفق السيناريو الأول وعليه فإن الاستعمال
الأكثر ملاءمة هو النمط المختلط )قمح بعلي ينمو تحت أشجار الزيتون,منخفض استخدام المكننة(,في حين
تفوق النمط LUT7 على بقية الأنماط وفق السيناريو الثاني SC2 .أمّا في وحدة السفوح الخفيفة الانحدار فقد
اقترح بالإضافة للنمطين السابقين النمط LUT9 )عدس بعل,منخفض استخدام المكننة( وأظهرت نتائج
المقارنة مع النمط الأفضل الراهن LUT4 أنه في أراضي هذه الوحدة يعتبر النمط الأكثر ملاءمة هو النمط
LUT4 وفقاً لكلا السيناريوهين SC1 , SC2
تتضمن هذه الدراسة تحليلا شاملا للعوامل المناخية و النباتية و الطبوغرافية لمحمية النبي متى (منطقة الدريكيش- محافظة طرطوس – سوريا) كونها أهم العوامل المؤثرة في حرائق الغابات، حيث تم جمع البيانات المرافقة لكل حريق و تحليلها باستخدام البرامج الاحصائية (S
PSS) و (EXCEL) و دراسة الارتباط المتعدد بين هذه العوامل و بين ظاهرة تكرار الحريق في منطقة معينة (خطر حدوث الحريق). تم بعد ذلك معالجة هذه البيانات و نتائج التحليل و الارتباط المتعدد ضمن برنامج نظام المعلومات الجغرافية (GIS) للحصول على الخريطة الممثلة لمناطق خطر حدوث الحريق، و تمت الاستعانة بالخرائط الطبوغرافية بمقياس (1:50000), و الصور الفضائية بمقياس (1:25000)، حيث صممت الخرائط اللازمة للدراسة (خريطة الانحدار – خريطة المعرض - خريطة التغطية النباتية – خريطة البنية التحتية - خريطة مناطق خطر الحريق)، و تم اقتراح أماكن أبراج المراقبة و مراكز التدخل السريع ضمن المناطق ذات درجة الخطورة العالية لحدوث الحرائق. تعدّ هذه الخرائط بمثابة أنظمة إنذار مبكر يمكن التنبؤ من خلالها على احتمال حدوث حريق ما ضمن المحمية عندما تتوفر الشروط الملائمة لذلك.
قمنا في هذا البحث بدراسة خوارزمية من خوارزميات التصنيف غير المراقب تدعى خوارزمية التصنيف باستخدام عدد K من المتوسطات (K-means) فالخطوة الأساسية ليذه الخوارزمية ىي تحديد عدد K من العناقيد ثم
حساب المسافة بين مركز كل عنقود و عناصر الصورة ليتم تخصيص
هذه العناصر للعناقيد الأقرب بناء على قيمة مسافة مرجعية تدعى مسافة العتبة.
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
