Indeks vlažnosti tal Pomurja: primer uporabe podatkov satelita Landsat 8

Ključne besede: daljinsko zaznavanje, GIS, indeks vlažnosti tal, Landsat, normiran diferencialni vegetacijski indeks, temperatura površja

Povzetek

V prispevku obravnavamo uporabo metode računanja vlažnosti tal s satelitskimi podobami na primeru Pomurja. Predstavljen indeks vlažnosti tal je derivat temperature površja in vegetacijskega indeksa NDVI, pri tem so uporabljeni spektralni pasovi, zaznani z optičnim in termičnim senzorjem satelita Landsat 8. Dobljene vrednosti indeksa vlažnosti tal zavzemajo vrednosti med 0 (nizka vlažnost tal) in 1 (visoka vlažnost tal). V nadaljevanju preverjamo razlike v vlažnosti tal gleda na intenzivno ali bolj ekstenzivno kmetijsko rabo. Izračunane ocene vlažnosti tal v Pomurju se gibljejo med 0,06–0,99, pri tem se pojavljajo statistično signifikantne razlike med višjimi vrednostmi v gozdovih ter nižjimi vrednostmi na njivah in drugih izbranih zemljiških kategorijah. Tovrstni pristop k oceni vlažnosti tal je uporaben za monitoring in načrtovanje kmetijskih in okoljevarstvenih dejavnosti na regionalni ravni hkrati pa omogoča prognozo vpliva podnebnih sprememb na vlažnostne razmere v danem prostoru.

Prenosi

Podatki o prenosih še niso na voljo.

Biografije avtorja

Danijel Davidovič, Univerza v Mariboru, Filozofska fakulteta, Oddelek za geografijo; Maribor, Slovenija.

E-naslov: danijel.davidovic@um.si

Danijel Ivajnšič, Univerza v Mariboru, Filozofska fakulteta, Oddelek za geografijo; Maribor, Slovenija.

E-naslov: dani.ivajnsic@um.si

Literatura

Alizadehtazi, B., Gurian, P. L., Montalto, F. A., 2020: Observed Variability in Soil Moisture in Engineered Urban Green Infrastructure Systems and Linkages to Ecosystem Services. Journal of Hydrology. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.125381S0022169420308416

Amani, M., Parsian, S., MirMazloumi, S. M., Aieneh O., 2016: Two new soil moisture indices based on the NIR-red triangle space ofLandsat-8 data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 50. https://doi.org/10.1016/j.jag.2016.03.018

Ångström, A., 1925: The Albedo of Various Surfaces of Ground. Geografiska Annaler 7:4. https://doi.org/10.1080/20014422.1925.11881121

ARSO 2019: Podnebni diagrami, Murska Sobota. http://meteo.arso.gov.si/met/sl/climate/diagrams/murska-sobota/

Bao, Y., Lina, L., Wua, S., Deng, K. A. K., Petropoulos, G. P., 2018: Surface soil moisture retrievals over partially vegetated areas from the synergy of Sentinel-1 and Landsat 8 data using a modified water-cloud model. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 72. https://ui.adsabs.harvard.edu/link_gateway/2018IJAEO..72...76B/doi:10.1016/j.jag.2018.05.026

CORINE 2018: CORINE Land Cover. https://land.copernicus.eu/paneuropean/corine-land-cover

Courtney, F. M., Trudgill, S. T., 1988: The Soil: An introduction to soil study.

DHHMZ 1998: Površinski vodotoki in vodna bilanca Slovenije.

ERS 2020: Posebno poročilo: Uporaba novih tehnologij zajemanja posnetkov za spremljanje skupne kmetijske politike: na splošno stalen napredek, vendar počasnejši pri spremljanju podnebja in okolja. https://op.europa.eu/webpub/eca/special-reports/new-tech-in-agri-monitoring--2020/sl/ESA 2020: What is SMOS? https://earth.esa.int/web/guest/missions/esa- operational-eo-missions/smos

Fox, G. A., Sabbagh, G. J., Searcy, S. W., Yang, C., 2004: An Automated Soil Line Identification Routine for Remotely Sensed Images. Soil Science Society of America Journal 68. https://doi.org/10.2136/sssaj2004.1326

Ghazali, M. F.,Wikantika, K., Harto, A. B., Kondoh, A,. 2019: Generating soil salinity, soil moisture, soil pH from satellite imagery and its analysis. Information Processing in Agriculture. https://doi.org/10.1016/j.inpa.2019.08.003

GURS 2006: Digitalni model višin 25. https://www.e-prostor.gov.si/zbirke- prostorskih-podatkov/topografski-in-kartografski-podatki/digitalni-model- visin/digitalni-model-visin-z-locljivostjo-dmv-125-dmv-25-dmv-100/#tab1-1046

Hassan, A. M., Belal, A. A., Hassan, M. A., Farag, F. M., Mohamed, E. S., 2019: Potential of thermal remote sensing techniques in monitoring waterlogged area based on surface soil moisture retrieval. Journal of African Earth Sciences 155. https://doi.org/10.1016/j.jafrearsci.2019.04.005

Koltai, T., 2017: Naravnogeografski potenciali za kmetijstvo v Pomurski statistični regiji in spremembe rabe tal v obdobju 2000–2017. Revija za geografijo 12-1.

Kovačič, E., 1966: Hin sodotehnične melioracije del 2: Tla in voda.

MKGP 2007: Pedologija Grafični in pisni podatki Pedološke karte in pedoloških profilov. https://rkg.gov.si/vstop/

MKGP 2018: RABA Grafični podatki za celo Slovenijo. https://rkg.gov.si/vstop/

Mohseni, F., Mokhtarzade, M., 2020: A new soil moisture index driven from an adapted long-term temperature-vegetation scatter plot using MODIS data. Journal of Hydrology. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.124420

Moran, M. S., Clarke, T. R., Inoue, Y., Vidal, A., 1994: Estimating crop water deficit using the relation between surface-air temperature and spectral vegetation index. Remote Sensing of Environment 49, 3. https://doi.org/10.1016/0034-4257(94)90020-5

Repe, B., 2007: Voda v prsti in ugotavljanje njenega razporejanja v odvisnosti od reliefa. Dela 28. https://doi.org/10.4312/dela.28.91-106

Saha, A., Patil, M., Goyal, V. C., Rathore, D. S., 2018: Assessment and Impact of Soil Moisture Index in Agricultural Drought Estimation Using Remote Sensing and GIS Techniques. https://doi.org/10.3390/ECWS-3-05802

Spennemann, P. C.,Fernández-Long, M. E., Gattinoni, N. N., Cammalleri, C., Naumann, G., 2020: Soil moisture evaluation over the Argentine Pampas using models, satellite estimations and in-situ measurements. Journal of Hydrology: Regional Studies 31. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2020.100723

URS 2018: Pomurska regija. https://www.stat.si/obcine/sl/Region/Index/1http://www.arso.gov.si/vode/publikacije%20in%20poro%C4%8Dila/bilanca6190_2_BESEDILO.pdf

USGS 2020: EarthExplorer. https://earthexplorer.usgs.gov/

Vani, V., Pavan Kumar, K., Ravibabu, M. V., 2019: Temperature and Vegetation Indices Based Surface Soil Moisture Estimation: A Remote Sensing Data Approach. Rao, P. J. in sod. (ur.), Proceedings of International Conference on Remote Sensing for Disaster Management. https://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-77276-9_25

Vovk Korže, A., 2015: Ekosistemski pristop za razumevanje prsti v geografiji. Revija za geografijo 10-1.

Zeng, Y., Feng, Z., Xiang, N., 2004: Assessment of soil moisture using Landsat ETM+ temperature/vegetation index in semiarid environment. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2004.1370089

Zhan, Z., Qin, Q., Ghulan, A., Wang, D., 2007: NIR-red spectral space based new method for soil moisture monitoring. Science in China Series D: Earth Sciences volume 50. https://doi.org/10.1007/s11430-007-2004-6

Zhang, J., Yang, J., Lu, H., Wu, W., Huang, J., Chang, S., 2015: Subwavelength TE/TM grating coupler based on silicon-on-insulator. Infrared Physics & Technology 71. https://doi.org/10.1016/j.infrared.2015.06.018

Objavljeno
2020-06-30
Kako citirati
Davidovič D., & Ivajnšič D. (2020). Indeks vlažnosti tal Pomurja: primer uporabe podatkov satelita Landsat 8. Revija Za Geografijo, 15(1), 91-108. https://doi.org/10.18690/rg.15.1.3627
Rubrike
Članki