دوره 9، شماره 17 - ( بهار و تابستان 1400 )                   جلد 9 شماره 17 صفحات 206-196 | برگشت به فهرست نسخه ها


XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Miri N, Darvishsefat A A. (2021). Modeling of Canopy Cover Estimation Using Landsat 8 Satellite OLI Data in the Zagros Forests. ifej. 9(17), 196-206. doi:10.52547/ifej.9.17.196
URL: http://ifej.sanru.ac.ir/article-1-371-fa.html
میری ناصح، درویش‌صفت علی‌اصغر. برآورد تاج‌پوشش جنگل‌های زاگرس با استفاده از داده های سنجنده OLI ماهواره Landsat 8 بوم شناسی جنگل های ایران (علمی- پژوهشی) 1400; 9 (17) :206-196 10.52547/ifej.9.17.196

URL: http://ifej.sanru.ac.ir/article-1-371-fa.html


دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج
چکیده:   (2725 مشاهده)
تاج­ پوشش یک مشخصه مهم ساختار جنگل برای بسیاری از برنامه های کاربردی در بوم­شناسی، آب‌شناسی و مدیریت جنگل است. این مطالعه با هدف بررسی قابلیت داده‌های سنجنده OLI ماهواره Landsat 8 در مدل‌سازی و برآورد تاج‌پوشش جنگل در بخشی از جنگل‌های زاگرس انجام شد. ابتدا کیفیت تصاویر از نظر وجود خطاهای هندسی و رادیومتری بررسی شد. پردازش­های مورد نیاز مانند شاخص‌های پوشش گیاهی، تجزیه مؤلفه‌های اصلی و تبدیل تسلدکپ روی تصاویر منطقه مورد مطالعه انجام شد. به‌منظور اندازه‌گیری زمینی تاج‌پوشش با استفاده از روش عکس‌برداری نیم‌کروی، تعداد 60 قطعه ­نمونه با ابعاد مربعی شکل 45×45 متر برداشت شد. ارزش‌های طیفی متناظر در محل قطعات نمونه زمینی با استفاده از نقشه پلی­گونی قطعات نمونه تهیه شده از تصاویر استخراج شدند. برای مدل­سازی تاج‌پوشش جنگل از روش آماری رگرسیون خطی چندمتغیره به­ روش گام ­به ­گام استفاده شد و دقت مدل حاصل با استفاده از اعتبارسنجی متقابل به­ روش k-fold ارزیابی شد. نتایج حاصل از رگرسیون خطی چندمتغیره بین تاج‌پوشش با باندهای اصلی و محاسباتی سنجنده نشان داد که مدل حاصل از شاخص پوشش گیاهی SR و باند 8 با ضریب تعیین 0/662 و درصد مجذور میانگین مربعات خطای 15/24 درصد بهترین مدل است. در مجموع، نتایج این پژوهش نشان­ داد که با استفاده از ماهواره Landsat 8 می‌توان تاج‌پوشش جنگل را با هزینه بسیار پایین در کمترین زمان برآورد کرد.
متن کامل [PDF 1007 kb]   (977 دریافت)    
نوع مطالعه: كاربردي | موضوع مقاله: سنجش از دور
دریافت: 1398/12/26 | پذیرش: 1399/5/5 | انتشار: 1400/3/10

فهرست منابع
1. Asrat, Z., H. Taddese, H. Ole Ørka, T. Gobakken, I. Burud and E. Næsset. 2018. Estimation of forest area and canopy cover based on visual interpretation of satellite images in Ethiopia. Land, 7(3): 92. [DOI:10.3390/land7030092]
2. Carreiras, J.M.B., J.M.C. Pereira and J.S. Pereira. 2006. Estimation of tree canopy cover in evergreen oak woodlands using remote sensing. Forest Ecology and Management, 223: 45-53. [DOI:10.1016/j.foreco.2005.10.056]
3. Chen, J.M., P.M. Rich, S.T. Gower, J.M. Norman and S. Plummer. 1997. Leaf area index of Boreal forests: theory, techniques and measurements. Journal of Geophysical Research, 102(24): 29429-29443. [DOI:10.1029/97JD01107]
4. Chianucci F. and A. Cutini. 2013. Estimation of canopy properties in deciduous forests with digital hemispherical and cover photography. Agricultural and Forest Meteorology, 168: 130-139. [DOI:10.1016/j.agrformet.2012.09.002]
5. Chianucci, F. 2016. A note on estimating canopy cover from digital cover and hemispherical photography. Silva Fennica, 50(1): 1518. [DOI:10.14214/sf.1518]
6. Fatehi, P., A. Damm, M.E. Schaepman and M. Kneubühler. 2015. Estimation of alpine forest structural variables from imaging spectrometer data. Remote Sensing, 7(12): 16315-16338. [DOI:10.3390/rs71215830]
7. Fatholahi, M. 2013. Investigation of aboveground carbon stock estimation possibility using SPOT-HRG data (Case study: Forest of Darabkola). MSc Thesis, Sari Agricultural Sciences and Natural Resources University, Sari, Iran, 70pp (In Persian).
8. Golshani, P., A. Fallah and S. Kalbi. 2014. Estimation of urban forest canopy using non-parametric methods and GeoEye-1 imagery data (comparison of BRT and RF regression algorithms). Journal Wood & Forest Science and Technology, 21(1): 21-44 (In Persian).
9. Gosa, A.G. 2006. Estimation of leaf area index using optical field instruments and imaging spectroscopy. MSc Thesis, Wageningen University and Research Centre, Wageningen, Netherlands, 90 pp.
10. Hosseini, F., A.A. Darvishsefat and N. Zargham. 2012. Investigation of the capability of IRS-P6-LISS IV data for density mapping of pistachio forests (Case study: Khaje kalat forest in Khorasan). Iranian Journal of Forest, 4(4): 311-320 (In Presian). [DOI:10.5194/isprsarchives-XXXIX-B8-409-2012]
11. Jazirehi M.H. and M. Ebrahimi Rostaghi. 2013. Silviculture in Zagros. University of Tehran Press, 600 pp (In Persian).
12. Kahriman, A., A. Günlü and U. Karahalil. 2014. Estimation of crown closure and tree density using landsat TM satellite images in mixed forest stands. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 42(3): 559-567. [DOI:10.1007/s12524-013-0355-3]
13. Khorrami, R., A.A. Darvishsefat and M. Namiranian. 2008. Investigation on the capability of landsat7 ETM+ data for standing volume estimation of beech stands (Case study: Sangdeh Forests). Iranian Journal of Natural Resources, 60(4): 1281-1289 (In Persian).
14. Korhonen, L., D. Ali-Sisto and T. Tokola. 2015. Tropical forest canopy cover estimation using satellite imagery and airborne lidar reference data. Silva Fennica, 49(5): 1408. [DOI:10.14214/sf.1405]
15. Korhonen, L., P. Packalen and M. Rautiainen. 2017. Comparison of Sentinel-2 and Landsat 8 in the estimation of boreal forest canopy cover and leaf area index. Remote Sensing of Environment, 195: 259-274. [DOI:10.1016/j.rse.2017.03.021]
16. Kraus, T. 2008. Ground-based validation of the MODIS leaf area index product for east African rain forest ecosystems. Ph.D. Thesis, University of Erlangen-Nuremberg, Nuremberg, Germany, 215 pp.
17. Lu, D. 2005. Aboveground biomass estimation using Landsat TM data in the Brazilian Amazon. International Journal of Remote Sensing, 26(12): 2509-2525. [DOI:10.1080/01431160500142145]
18. Ma, Q., Y. Su and Q. Gue. 2017. Comparison of canopy cover estimations from airborne LiDAR, aerial imagery, and satellite imagery. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 10(9): 4225-4236. [DOI:10.1109/JSTARS.2017.2711482]
19. Marvi Mohajer, M.R. 2011. Silviculture. Tehran University Press, Tehran, Iran. 440 pp (In Persian).
20. Meyer, L.H., M. Heurich, B. Beudert, J. Premier and D. Pflugmacher. 2019. Comparison of Landsat-8 and Sentinel-2 data for estimation of leaf area index in temperate forests. Remote Sensing, 11(10): 1160. [DOI:10.3390/rs11101160]
21. Miri, N., A.A. Darvishsefat, N. Zargham and Z. Shakeri. 2017. Estimation of leaf area index in Zagros forests using Landsat 8 data. Iranian Journal of Forest, 9(1): 29-42 (In Persian).
22. Mirzaei zadeh, V., M. Niknejzd and S.M. Hojjati. 2015. Estimation of forest canopy density using FCD. Ecology of Iranian Forests, 3(5): 63-75 (In Persian).
23. Moradi, F., A.A. Darvishsefat, M. Namiranian and Gh. Ronoud. 2018. Investigating the capability of Landsat 8 OLI data for estimation of aboveground woody biomass of common hornbeam (Carpinus betulus L.) stands in Khyroud Forest. Iranian Journal of Forest and Poplar Research, 26(3): 406-420 (In Persian).
24. Mothi Kumar, K.E., R. Kumar, P. Kumar, Sattyam, V. Sihag, Partibha, K. Singh, S. Rani, P. Sharma, R.S. Hooda and T.P. Singh. 2018. Forest canopy density assessment using high resolution LISS-4 data in Yamunanagar district, Haryana. Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 8: 285-288. [DOI:10.5194/isprs-archives-XLII-5-285-2018]
25. Naghavi, H. 2014. Application of Quickbird satellite imagery in estimation of canopy
26. cover in the Zagros forests (Case study: Ghale Gol, Khorramabad). Ph.D. Thesis, Sari Agricultural Sciences and Natural Resources Universitry, Sari, Iran, 107 pp (In Persian).
27. Neumann, H.H., G.D. Hartog and R.H. Shaw. 1989. Leaf area measurements based on hemispheric photographs and leaf-litter collection in a deciduous forest during autumn leaf-fall. Agricultural and Forest Meteorology, 45(3-4): 325-345. [DOI:10.1016/0168-1923(89)90052-X]
28. Parma, R. and Sh. Shataee. 2010. Capability study on mapping the diversity and canopy cover density in Zagros forests using ETM+ images (case study Ghalajeh forests, Kirmanshah province). Iranian Journal of Forest, 2(3): 231-242 (In Persian).
29. Pekin, B. and C. Macfarlane. 2009. Measurement of crown cover and leaf area index using digital cover photography and its application to remote sensing. Remote Sensing, 1(4): 1298-1320. [DOI:10.3390/rs1041298]
30. Persson, S. 2014. Estimating leaf area index from satellite data in deciduous forests of Southern Sweden. Forestry M.S Thesis, Lund University, 35 pp.
31. Ronoud, Gh., A.A. Darvishsefat, and M. Namiranian. 2018. Estimation of aboveground woody biomass of Fagus orientalis stands in Hyrcanian forest of Iran using OLI data (Case study: Gorazbon and Namkhaneh Districts, Kheyrud Forest). Journal of Forest and Wood Products (Iranian Journal of Natural Resources), 70(4): 559-568 (In Persian).
32. Rowntree R.A. and D.J. Nowak. 1991. Quantifying the role of urban forests in removing atmospheric carbon dioxide. Journal of Arboriculture, 17(10): 269-275. [DOI:10.48044/jauf.1991.061]
33. Rudnicki, M., U. Silins and V. Lieffers. 2004. Crow cover is correlated with relative density, tree slenderness and tree height in Logepole Pine. Journal of Forest Science, 50(3): 356-363.
34. Shahvali Kouhshour, A., M. Pir Bavaghar and P. Fatehi. 2012. Forest cover density mapping in sparse and semi dense forests using forest canopy density model (Case study: Marivan forests). Journal of Applied RS & GIS Techniques in Natural Resource Science, 3(3): 73-83 (In Persian).
35. Song, C., M.B. Dickinson, L. Su, S. Zhang and D. Yaussey. 2010. Estimating average tree crown size using spatial information from Ikonos and QuickBird images: Across-sensor and across-site comparisons. Remote Sensing of Environment, 114: 1099-1107. [DOI:10.1016/j.rse.2009.12.022]
36. Taheri Sarteshnizi, M.J. and A. Salehi. 2015. Study on accuracy of assessment of the canopy cover density in a pure Persian Oak stand, by using the method of terrestrial photography. Journal of Zagros Forests Research, 1(2):85-99 (In Persian).
37. Taureau, F., M. Robin, C. Proisy, F. Fromard, D. Imbert and F. Debaine. 2019. Mapping the Mangrove forest canopy using spectral unmixing of very high spatial resolution satellite images. Remote Sensing, 11(3): 367. [DOI:10.3390/rs11030367]
38. Vafaei, S., R. Maleknia, H. Naghavi and O. Fathi Zade. 2018. Estimation of forest Canopy cover using remote sensing and Geostatistics (Marivan Baghan forests). Journal of Environmental Science and Technology, In press. (In Persian)
39. Yu, Y., J. Wang, G. Liu and F. Cheng. 2019. Forest leaf area index inversion based on Landsat OLI data in the Shangri-La city. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 47(6): 967-976. [DOI:10.1007/s12524-019-00950-6]

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA

ارسال پیام به نویسنده مسئول


بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.

کلیه حقوق این وب سایت متعلق به بوم‏شناسی جنگل‏های ایران می باشد.

طراحی و برنامه نویسی : یکتاوب افزار شرق

© 2024 CC BY-NC 4.0 | Ecology of Iranian Forest

Designed & Developed by : Yektaweb