بررسی کارایی شاخص‌های پوشش گیاهی در مطالعات خشکسالی با استفاده از تکنیک سنجش از دور (مطالعه موردی: استان کردستان)

نوع مقاله : پژوهشی کاربردی

نویسندگان

1 کارشناس ارشد، گروه آب و هواشناسی، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه کردستان، سنندج، ایران

2 دکترا، گروه جغرافیای طبیعی، دانشکده علوم جغرافیایی و برنامه ریزی، دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران (دبیر جغرافیا، آموزش و پرورش ناحیه دو، سنندج)

چکیده

خشکسالی یکی از پدیده‌های طبیعی مخرب است که اثرات جدی بر پوشش گیاهی و فعالیت‌های کشاورزی می‌گذارد. هدف این پژوهش، بررسی تأثیر خشکسالی بر پوشش گیاهی استان کردستان در بازه زمانی ۲۰۰۰ تا ۲۰۲۲ با استفاده از شاخص‌های پوشش گیاهی به دست آمده از تکنیک‌های سنجش از دور است. برای این منظور، شاخص‌های NDVI، EVI و VCI که از تصاویر سنجنده MODIS استخراج شده‌اند، به کار گرفته شدند. تحلیل داده‌ها با استفاده از سامانه گوگل ارث انجین انجام شده و به بررسی تغییرات زمانی و مکانی پوشش گیاهی در طول دوره مطالعه پرداخته شد. به‌طور مشخص، تغییرات در طبقات پوشش گیاهی (متراکم، متوسط، ضعیف و بدون پوشش) و ارتباط آن با شدت خشکسالی بررسی گردید. مدل‌های استفاده‌شده در این پژوهش برای تحلیل روندها و همبستگی بین شاخص‌های پوشش گیاهی و شدت خشکسالی در سطح منطقه‌ای طراحی شده‌اند. نتایج نشان می‌دهد که طی دوره مورد مطالعه، نوسانات قابل‌توجهی در توزیع طبقات پوشش گیاهی مشاهده شده است. همچنین، همبستگی معناداری بین کاهش شدت خشکسالی و افزایش مساحت پوشش گیاهی متراکم شناسایی شد. این یافته‌ها اهمیت استفاده از شاخص‌های سنجش از دور در پایش و ارزیابی خشکسالی و تغییرات پوشش گیاهی را در مناطق حساس به خشکسالی مانند استان کردستان تأیید می‌کنند. پژوهش حاضر با ارائه بینش‌هایی در مورد رفتار پوشش گیاهی در مواجهه با خشکسالی، به بهبود مدیریت منابع طبیعی و کشاورزی در مناطق خشک و نیمه‌خشک کمک می‌کند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Assessing the Performance of Vegetation Indices in Drought Analysis Using Remote Sensing Techniques (Case Study: Kurdistan Province)

نویسندگان [English]

  • Ehsan Soureh 1
  • Farshad Safarpour 2
1 MA, Department of Climatology, Faculty of Natural Resources, University of Kurdistan, Sanandaj, Iran
2 PhD, Department of Natural Geography, Faculty of Geographical Sciences and Planning, University of Isfahan, Isfahan, Iran (Secretary of Geography, Education and Training of Sanandaj District 2)
چکیده [English]

Drought is a natural phenomenon that can have detrimental effects on vegetation cover and agricultural activities. This study investigates the impact of drought on vegetation cover in Kurdistan Province, Iran, from 2000 to 2022, employing the remote sensing indices NDVI, EVI, and VCI. Vegetation cover data was extracted from MODIS satellite imagery and analyzed using the Google Earth Engine platform. The findings reveal significant changes in the distribution of vegetation cover classes (dense, moderate, weak, and no cover) over the study period. In 2020, the largest area was covered by the dense vegetation class (45.43%), while the smallest area was covered by weak vegetation cover (0.2%). In contrast, in 2004, the smallest area was covered by dense vegetation cover (3.25%), and the largest area was covered by weak vegetation cover (19.19%). In terms of drought, the study period experienced droughts of varying intensities. The years 2020 and 2012 had the least drought (with 95.43% and 67.75% of the area without drought, respectively), while the years 2004 and 2022 had the most drought (with 18.09% and 47.60% of the area without drought, respectively). A significant correlation was observed between dense vegetation cover and decreased drought severity. Years with the largest dense vegetation cover area (such as 2020) experienced the least drought, while years with an increase in weak vegetation cover area (such as 2004) witnessed an increase in drought severity.
 
Extended Abstract
 
Introduction
Drought is a complex and slow-onset natural phenomenon that negatively affects human activities, ecosystems, and economic development, impacting various societies across the globe. It manifests in different forms, including meteorological, agricultural, hydrological, and socio-economic droughts, each reflecting a distinct aspect of water scarcity. Population growth, economic development, and land-use changes intensify the impacts of drought and make water resource management increasingly challenging. The wide geographical extent of drought and its influence on diverse regions highlight the necessity of accurate and continuous monitoring. Traditional drought monitoring methods, which mainly rely on precipitation data, face limitations such as inadequate spatial and temporal coverage and low accuracy. In this context, remote sensing technology has emerged as an innovative approach, enabling the collection of extensive and simultaneous data while overcoming many of the shortcomings of conventional methods. This technology serves as a valuable tool for managing natural resources, particularly water resources, under conditions of stress and scarcity.
 
Methodology
This study aimed to monitor drought and analyze vegetation cover changes in Kurdistan Province during 2000–2022 using NDVI, EVI, and VCI indices derived from MOD09GA data of the MODIS sensor. Calculations were performed in the Google Earth Engine environment, and the results were classified into four vegetation cover categories (dense, moderate, sparse, and bare). Vegetation distribution and drought severity maps were generated in ArcGIS Pro, and temporal trends were analyzed. Finally, the relationship between dense vegetation changes and drought severity was statistically evaluated, revealing significant correlations between these variables.
 
Results and Discussion
In this study, in order to examine vegetation changes and drought conditions in Kurdistan Province, May images from 2000 to 2022 were analyzed using NDVI, EVI, and VCI indices. Due to minimal changes in some years, only 2004, 2008, 2012, 2016, 2020, and 2022, which showed the most significant variations, were selected for detailed analysis. Results from NDVI and EVI indicated notable fluctuations in vegetation cover over the study period, with varying proportions of dense, moderate, sparse, and non-vegetated areas; for instance, in 2004 the dense vegetation class had relatively high coverage, whereas in 2022 it experienced a significant decline. Drought assessment using VCI revealed that the region experienced varying degrees of moderate to severe drought, with certain years, such as 2007, showing no severe drought, while in more recent years drought distribution increased. Correlation analysis between NDVI and EVI with VCI showed a positive and significant relationship between vegetation changes and drought intensity (0.515 and 0.460, respectively). These findings suggest that vegetation dynamics can serve as an effective indicator for monitoring and assessing drought conditions in Kurdistan Province.
 
Conclusion
The results of the vegetation indices indicated that, over the study period, significant changes occurred in the distribution of vegetation classes (dense, moderate, sparse, and non-vegetated). In 2020, the largest area was covered by dense vegetation (45.43%) and the smallest by sparse vegetation (0.2%). In contrast, in 2004, the smallest area was under dense vegetation (3.25%) and the largest under sparse vegetation (19.19%). From a drought perspective, varying intensities of drought occurred throughout the study period. The years 2020 and 2012 experienced the lowest drought levels (with 95.43% and 67.75% of the area without drought, respectively), whereas 2004 and 2022 had the highest drought levels (with 18.09% and 47.60% of the area without drought, respectively). A significant correlation was observed between dense vegetation and reduced drought intensity; years with the highest dense vegetation coverage (such as 2020) experienced the lowest drought, while years with increased sparse vegetation (such as 2004) corresponded with higher drought intensity.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Drought
  • Vegetation Cover
  • Remote Sensing Indices
  • MODIS
  • Kurdistan Province
  1. خوش اخلاق، فرامرز )1٣٨٧(. تحقیق در خشکسالی‌های فراگیر ایران با استفاده از تحلیل سینوپتیکی، رساله دوره دکتری، جغرافیای طبیعی دانشگاه تبریز.
  2. رهنما، سمیرا؛ شهیدی، علی؛ یعقوب‌زاده، مصطفی و مهران، علی اکبر (1401). تعیین وضعیت خشکسالی با استفاده از شاخص‌های سنجش از دور و خشکسالی هواشناسی و کشاورزی در مناطق با اقلیم مختلف. تحقیقات آب و خاک ایران، 53(10)، 2383-2398. https://doi.org/10.22059/ijswr.2022.348275.669352
  3. سالنامه آماری استان کردستان (1401). سازمان مدیریت و برنامه‌ریزی کردستان، معاونت آمار و اطلاعات.
  4. سبحانی، بهروز؛ جعفرزاده علی آباد، لیلا و صفریان زنگیر، وحید (1398). مدل‌سازی، تحلیل و پیش‌بینی پدیده‌ی خشکسالی در ایران. هیدروژئومورفولوژی، 6(21)، 181-202. https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.23833254.1398.6.21.9.4
  5. سعیدیان، حمزه (1401). مروری جامع بر شاخص های کاربردی خشکسالی. مدیریت جامع حوزه‌های آبخیز، 2(3)، 1-30. https://doi.org/10.22034/iwm.2022.559192.1039
  6. سلطانی، میلاد؛ سلطانی، عادل؛ کله هوئی، مهین و سلیمانی، کریم (1398). پایش خشکسالی منطقه ای با استفاده از تصاویر لندست - منطقه مورد مطالعه: شهرستان کرمانشاه. فصلنامه علمی - پژوهشی اطلاعات جغرافیایی «سپهر»، 28(109)، 137-146. https://doi.org/10.22131/sepehr.2019.35643
  7. سلیمانی، کریم؛ درویشی، شادمان و شکریان، فاطمه (1398). تحلیل خشکسالی کشاورزی با استفاده از شاخص‌های سنجش از دور (مطالعه موردی: شهرستان مریوان). سنجش از دور و سامانه اطلاعات جغرافیایی در منابع طبیعی، 2(10)، 33-15. https://dorl.net/dor/http://dorl.net/dor/20.1001.1.26767082.1398.10.2.2.1
  8. سلیمی‌فرد، مژده؛ ثنایی نژاد، سیدحسین؛ سپهر، عادل، و ثابت دیزاوندی، لیلا (1397). پایش خشکسالی بر اساس شاخص ماهواره‌ای (SDI) و داده های سنجنده TRMM (مطالعه موردی: استان خراسان رضوی)، نشریه نیوار، 42(102)، 19-30. https://doi.org/10.30467/nivar.2018.125918.1085
  9. سواری، مسلم؛ فمی حسین، شعبانعلی؛ ایروانی، هوشنگ و اسدی، علی (1398)، مدلسازی اثرات خشکسالی بر معیشت پایدار کشاورزان کوچک مقیاس در سکونتگاه‌های روستایی استان کردستان. تحلیل فضایی مخاطرات محیطی، ۶ (۲)، ۱۱۱-۱۲۸. http://dx.doi.org/10.29252/jsaeh.6.2.111
  10. طالبی، محمدصادق و موسوی بفرویی، مهناز (1389). ارزیابی پهنه­بندی و پایش خشکسالی با استفاده از شاخص‌های معتبر مطالعه موردی استان کرمان، اولین کنفرانس بین المللی مدلسازی گیاه، آب، خاک و هوا، کرمان. https://civilica.com/doc/97456
  11. فاضل دهکردی، لیلا؛ سهرابی، طیبه السادات؛ قناویزباف، محمد حسین، و قضاوی، رضا (1395). پایش خشکسالی با استفاده از تصاویر سنجندۀ مودیس (MODIS) در مناطق خشک مطالعۀ موردی مراتع استان اصفهان. جغرافیا و برنامه‌ریزی محیطی، 27(3)، 177-190. https://doi.org/10.22108/gep.2017.98067
  12. کاظم پور چورسی، سیما؛ عرفانیان، مهدی، و عبادی نهاری، زهرا (1398). ارزیابی داده های ماهواره‌ای MODIS و TRMM در پایش خشکسالی حوضه آبریز دریاچه ارومیه. جغرافیا و برنامه ریزی محیطی، 30(74)، 17-33. https://doi.org/10.22108/gep.2019.115381.1115
  13. محیط اصفهانی، پوریا؛ سلطانی، سعید؛ مدرس، رضا و پورمنافی، سعید (1399). ارزیابی شاخص خشکسالی چندمتغیره MSDI و پایش خشکسالی هواشناسی ـ کشاورزی در استان چهارمحال ‌و ‌بختیاری. علوم آب و خاک، ۲۴ (۳)، ۳۳-۴۷. http://dx.doi.org/10.47176/jwss.24.3.42111
  14. معدنچی، پیمان؛ شاهدی، کاکا؛ حبیب نژاد، محمود؛ سلیمانی، کریم و فاتحی مرج، احمد (1398). پهنه‌بندی خشکسالی‌های اقلیمی و بزرگی خشکسالی با استفاده از شاخص SPI و روش زمین آمار کریجینگ (مطالعه موردی: استان کرمان). مهندسی آبیاری و آب ایران، 10(2)، 205-228. https://doi.org/10.22125/iwe.2019.100753
  15. میرموسوی، سیدحسین و کریمی، حمیده (1392). مطالعه‌ی اثر خشکسالی بر روی پوشش گیاهی با استفاده از تصاویر سنجنده‌ی MODIS مورد: استان کردستان. جغرافیا و توسعه، 11(31)، 57-76. https://doi.org/10.22111/gdij.2013.794
  16. Burnet, A. W. (1993). Size variations and long wave circulation within the January Northern Hemisphere circumpolar vortex 1946–80. Journal of Climate, 6(10), 1914-1920. https://doi.org/10.1175/1520-0442(1993)006%3C1914:SVALWC%3E2.0.CO;2
  17. Du, L., Tian, Q., Yu, T., Meng, Q., Jancso, T., Udvardy, P., & Huang, Y. (2013). A comprehensive drought monitoring method integrating MODIS and TRMM data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 23, 245–253. https://doi.org/10.1016/j.jag.2012.09.010
  18. Hagman, G. (1984). Prevention better than cure: Report on human and natural disasters in the Third World. Swedish Red Cross, Stockholm, Sweden. https://kohahq.searo.who.int/bib/1479
  19. Himanshu, S. K., Singh, G., & Kharola, N. (2015). Monitoring of drought using satellite data. International Research Journal of Earth Sciences, 3(1), 66–72. https://www.researchgate.net/publication/281208345_Monitoring_of_Drought_using_Satellite_Data
  20. Huete, A. R., Liu, H., Batchily, Q. K., & Van Leeuwen, W. J. D. A. (1997). A comparison of vegetation indices over a global set of TM images for EOS-MODIS. Remote Sensing of Environment, 59, 440–451. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(96)00112-5
  21. Kogan, F. N. (1997). Global drought watch from space. Bulletin of the American Meteorological Society, 78, 621–636. https://doi.org/10.1175/1520-0477(1997)078<0621:GDWFS>2.0.CO;2
  22. Mishra, A. K., & Singh, V. P. (2010). A review of drought concepts. Journal of Hydrology, 391, 202–216. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2010.07.012
  23. Shakya, N., & Yamaguchi, Y. (2006). Drought monitoring using vegetation and LST in Nepal and Northeastern India. Proceedings of the Conference of the Remote Sensing Society of Japan, 203–204. https://doi.org/10.1080/01431160902902617
  24. Tucker, C. J. (1979). Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sensing of Environment, 8(2), 127–1500. https://doi.org/10.1016/0034-4257(79)90013-0
  25. Wilhite, D. A. (2000). Drought: A global assessment (Vol. 2). Routledge.
  26. Wilhite, D. A., & Glantz, M. H. (1985). Understanding the drought phenomenon: The role of definitions. Water International, 10(3), 111–120. https://doi.org/10.1080/02508068508686328