Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Mô hình hoang mạc hóa ở khu vực Trung Atlas của Maroc sử dụng hình ảnh Sentinel-2A và chỉ số TCT (trường hợp của rừng Ain Nokra)
Tóm tắt
Bài báo này tập trung vào việc mô hình hóa định lượng tình trạng hoang mạc hóa tại khu vực Trung Atlas của Maroc, cụ thể là rừng Ain Nokra. Để lập bản đồ mức độ hoang mạc hóa của rừng vào năm 2021, nghiên cứu này đã sử dụng hình ảnh Sentinel-2A. Cụ thể, các chỉ số quang phổ như NDVI, độ phản xạ (albedo), và chỉ số TCT đã được tính toán trước. Sau khi đưa ra các kết hợp khác nhau vào phân tích hồi quy tuyến tính, không gian đặc trưng đã được tạo ra bằng cách sử dụng tỷ lệ tương quan tiêu cực nhất của các chỉ số này (NDVI–albedo, TCG–TCB, và TCW–TCB). Với tỷ lệ tương quan là -0.80, sự kết hợp TCG–TCB là tốt nhất, tiếp theo là tỷ lệ NDVI–albedo với tỷ lệ tương quan là -0.63. Một bản đồ hoang mạc hóa cho toàn bộ rừng đã được tạo ra nhờ vào việc sử dụng kết hợp đầu tiên để đề xuất Chỉ số Hoang mạc hóa (DDI). Hiện tại, có năm loại hình trạng hoang mạc hóa (cực kỳ, nghiêm trọng, trung bình, nhẹ và không hoang mạc hóa). Theo mô hình của chúng tôi, rừng đang dần bị hoang mạc hóa. Thông thường, 40% diện tích rừng được phân loại là có tình trạng hoang mạc hóa nghiêm trọng đến mạnh mẽ, trong khi 51% được phân loại là có tình trạng hoang mạc hóa từ nhẹ đến trung bình. Tuy nhiên, chỉ có 8.52% khu vực được coi là "không bị hoang mạc hóa". Cuối cùng, với độ chính xác tổng thể rất cao là 88.32%, mô hình này gần như tối ưu cho việc phân tích định lượng và giám sát tình trạng hoang mạc hóa tại khu vực Trung Atlas của Maroc.
Từ khóa
#hoang mạc hóa #mô hình hóa #Sentinel-2A #chỉ số TCT #rừng Ain Nokra #phân tích hồi quy tuyến tính #chỉ số hoang mạc hóa (DDI)Tài liệu tham khảo
Afrasinei GM, Melis MT, Buttau C, Arras C, Pistis M, Zerrim A, Guied M, Ouessar M, Essifi B, Zaied MB, Jlali A, Jarray H, Ghiglieri G (2017) Classification methods for detecting and evaluating changes in desertification-related features in arid and semiarid environments. Euro-Mediterr J Environ Integr 2(1):1–19. https://doi.org/10.1007/S41207-017-0021-1/FIGURES/8
Amrani S (2016) Hydrodynamisme, hydrogéochimie et vulnérabilité de la nappe d’eau superficielle et leur relation avec la tectonique cassante dans la zone effondrée Timahdite—Almis Guigou ( Moyen Atlas, Maroc)—Sécheresse info [Université Sidi Mohamed Ben Abdellah, Fès,]. http://www.secheresse.info/spip.php?article84564
Badreldin N, Xing Z, Goossens R (2017a) The application of satellite-based model and bi-stable ecosystem balance concept to monitor desertification in arid lands, a case study of Sinai Peninsula. Model Earth Syst Environ 3(1):1–16. https://doi.org/10.1007/S40808-017-0300-5
Badreldin N, Xing Z, Goossens R (2017b) The application of satellite-based model and bi-stable ecosystem balance concept to monitor desertification in arid lands, a case study of Sinai Peninsula. Model Earth Syst Environ 3(1):1–16. https://doi.org/10.1007/S40808-017-0300-5/METRICS
Becerril-Piña R, Díaz-Delgado C, Mastachi-Loza CA, González-Sosa E (2016) Integration of remote sensing techniques for monitoring desertification in Mexico. Hum Ecol Risk Assess J 22(6):1323–1340. https://doi.org/10.1080/10807039.2016.1169914
Bengrich M (1988) La désertification dans le bassin de Guercif (Maroc oriental) : étude de géographie physique—Sécheresse info. Avignon. http://www.secheresse.info/spip.php?article7744
Bouabid R, Rouchdi M, Badraoui M, Diab A, Louafi S (2010) Assessment of Land Desertification Based on the MEDALUS Approach and Elaboration of an Action Plan: The Case Study of the Souss River Basin, Morocco. Land Degrad Desertification Assess Mitig Remediat. https://doi.org/10.1007/978-90-481-8657-0_10
Chen C, Bu J, Zhang Y, Zhuang Y, Chu Y, Hu J, Guo B (2019) The application of the tasseled cap transformation and feature knowledge for the extraction of coastline information from remote sensing images. Adv Space Res 64(9):1780–1791. https://doi.org/10.1016/J.ASR.2019.07.032
Díaz S, Purvis A, Cornelissen JHC, Mace GM, Donoghue MJ, Ewers RM, Jordano P, Pearse WD (2013) Functional traits, the phylogeny of function, and ecosystem service vulnerability. Ecol Evol 3(9):2958. https://doi.org/10.1002/ECE3.601
Dregne HE (2010) Land degradation in the drylands. Arid Land Res Manag 16(2):99–132. https://doi.org/10.1080/153249802317304422
Drusch M, Del Bello U, Carlier S, Colin O, Fernandez V, Gascon F, Hoersch B, Isola C, Laberinti P, Martimort P, Meygret A, Spoto F, Sy O, Marchese F, Bargellini P (2012) Sentinel-2: ESA’s optical high-resolution mission for GMES operational services. Remote Sens Environ 120:25–36. https://doi.org/10.1016/J.RSE.2011.11.026
Fayech D, Tarhouni J (2021) Climate variability and its effect on normalized difference vegetation index (NDVI) using remote sensing in semi-arid area. Model Earth Syst Environ 7(3):1667–1682. https://doi.org/10.1007/S40808-020-00896-6/METRICS
El Hairchi K, Benbrahim Y, Ouiaboub L, Limame A (2022) Evaluation de l’effet des facteurs anthropiques sur la dégradation des forêts du Moyen atlas central (cas de la forêt Ain Nokra). Espace Géographique et Société Marocaine, 1(59). https://revues.imist.ma/index.php/EGSM/article/view/31805
El Hairchi K (2021) La dynamique des milieux forestiers dans le haut Guigou et gestion intégrée des ressources naturelles. Cas de la foret Ain Nokra (Moyen Atlas central—Sécheresse info [Sidi mohammed ben abdellah university]. http://www.secheresse.info/spip.php?article59960
Hui SR, Liu Q, Song Z, Tao GH (2011) The construction and application of an aledo–NDVI based desertification monitoring model. Procedia Environ Sci 10(1):2029–2035. https://doi.org/10.1016/J.PROENV.2011.09.318
IdéSoumaila K, Mohamed C, Mustapha N (2019) Water quality assessment using a new proposed water quality index: a case study from Morocco. Int J Environ Agric Biotechnol (IJEAB). https://doi.org/10.22161/ijeab.4411
Jiang Z, Huete AR (2010) Linearization of NDVI based on its relationship with vegetation fraction. Photogramm Eng Remote Sens 76(8):965–975. https://doi.org/10.14358/PERS.76.8.965
Jie C, Jing-zhang C, Man-zhi T, Zi-tong G (2002) Soil degradation: a global problem endangering sustainable development. J Geogr Sci 12(2):243–252. https://doi.org/10.1007/BF02837480
Jin S, Sader SA (2005) Comparison of time series tasseled cap wetness and the normalized difference moisture index in detecting forest disturbances. Remote Sens Environ 94(3):364–372. https://doi.org/10.1016/J.RSE.2004.10.012
Kauth R, Thomas G (1976) The tasselled cap—a graphic description of the spectral-temporal development of agricultural crops as seen by LANDSAT. LARS symposia. https://docs.lib.purdue.edu/lars_symp/159
Kumar BP, Babu KR, Rajasekhar M, Ramachandra M (2020) Identification of land degradation hotspots in semiarid region of Anantapur district, Southern India, using geospatial modeling approaches. Model Earth Syst Environ 6(3):1841–1852. https://doi.org/10.1007/S40808-020-00794-X/METRICS
Lahlaoi H, Rhinane H, Hilali A, Lahssini S, Moukrim S (2017) Desertification assessment using MEDALUS model in watershed Oued El Maleh, Morocco. Geosciences 7(3):50. https://doi.org/10.3390/GEOSCIENCES7030050
Lamaamri M, Lghabi N, Ghazi AK, El Harchaoui N, Adnan MSG, Shakiul Islam M (2022) Evaluation of desertification in the Middle Moulouya Basin (North-East Morocco) using sentinel-2 images and spectral index techniques. Earth Syst Environ 2022:1–20. https://doi.org/10.1007/S41748-022-00327-9
Lamqadem AA, Saber H, Pradhan B (2018a) Quantitative assessment of desertification in an arid oasis using remote sensing data and spectral index techniques. Remote Sens 10(12):1862. https://doi.org/10.3390/RS10121862
Liang S (2001) Narrowband to broadband conversions of land surface albedo I: algorithms. Remote Sens Environ 76(2):213–238. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(00)00205-4
Liang S, Wang J (2019) Advanced remote sensing: terrestrial information extraction and applications. Adv Remote Sens Terr Inf Extr Appl. https://doi.org/10.1016/C2017-0-03489-4
Liu Q, Liu G, Huang C, Xie C (2015) Comparison of tasselled cap transformations based on the selective bands of Landsat 8 OLI TOA reflectance images. Int J Remote Sens 36(2):417–441. https://doi.org/10.1080/01431161.2014.995274
McCloy KR, Hall KA (2007) Mapping the density of woody vegetative cover using Landsat MSS digital data. Int J Remote Sens 12(9):1877–1885. https://doi.org/10.1080/01431169108955216
Ouazani EL, Khadija E-C, Abdelaziz E-B, Mhamed A (2020) LA CARTOGRAPHIE ET LA CARACTERISATION DE LA SENSIBILITE A LA DESERTIFICATION DANS LE BASSIN VERSANT DU HAUT OUERGHA (RIF CENTRAL-MAROC) PAR L’APPROCHE MEDALUS. Geomaghreb 20(16):16–2020. https://revues.imist.ma/index.php/Geomaghreb/article/view/30776
Salih A, Hassaballa AA, Ganawa E (2021) Mapping desertification degree and assessing its severity in Al-Ahsa Oasis, Saudi Arabia, using remote sensing-based indicators. Arab J Geosci 14(3):1–15. https://doi.org/10.1007/S12517-021-06523-7
Sayl KN, Sulaiman SO, Kamel AH, Muhammad NS, Abdullah J, Al-Ansari N (2021) Minimizing the impacts of desertification in an arid region: a case study of the West Desert of Iraq. Adv Civ Eng. https://doi.org/10.1155/2021/5580286
Seghir A, Mazoz L, Idrissi AJ (2019) Cartographie de sol dans la zone méridional de la plaine de Tafrata au Maroc Centro-Oriental et évaluation de leur sensibilité à la désertification. Revue Marocaine Des Sciences Agronomiques et Vétérinaires 7(2). https://www.agrimaroc.org/index.php/Actes_IAVH2/article/view/704
Thien BB, Phuong VT, Huong DTV (2022) Detection and assessment of the spatio-temporal land use/cover change in the Thai Binh province of Vietnam’s Red River delta using remote sensing and GIS. Model Earth Syst Environ 2022:1–12. https://doi.org/10.1007/S40808-022-01636-8
Zhao HL, Li J, Liu RT, Zhou RL, Qu H, Pan CC (2014) Effects of desertification on temporal and spatial distribution of soil macro-arthropods in Horqin sandy grassland, Inner Mongolia. Geoderma 223–225(1):62–67. https://doi.org/10.1016/J.GEODERMA.2014.01.026