1دانشجوی دوره دکتری جنگلداری گروه جنگلداری دانشکدۀ منابع طبیعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گیلان، ایران
2دانشیار دانشکدۀ منابع طبیعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گیلان، ایران
3استاد ،موسسه تحقیقات جنگلها و مراتع کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران
چکیده
سابقه و هدف: شمشاد از جمله گونههای ارزشمند و منحصر به فرد جنگلهای هیرکانی است که در چند سال اخیر در معرض هجوم انواع آفات قرار گرفته است. حدود 72 هزار هکتار از عرصههای جنگلی شمال کشور به رویشگاههای شمشاد اختصاص دارد. در حال حاضر بیماری بلایت (Buxus Blight)وآفت شبپره شمشاد (Cydalima perspectalis) این رویشگاهها را تهدید میکنند. در سالهای اخیر، تحقیقات گستردهای پیرامون کاربرد سنجش از دور در پایش آفات جنگلی، بهویژه با تمرکز بر دو ویژگی فیزیولوژیکی ریزش برگ و تغییر رنگ آن، انجام شده است. هدف از این مطالعه، بررسی جامع تصاویر ماهوارهای سری زمانی در تودههای شمشاد شهرستان رضوانشهر و استخراج شاخصهای پوشش گیاهی و تحلیل روند تغییرات بلندمدت آن است. مواد و روشها: منطقه مورد مطالعه، تودههای جنگلی شمشاد به وسعت 400 هکتار در شهرستان رضوانشهر (استان گیلان) است. با توجه به اینکه شمشاد گونهای همیشه سبز است و در جنگلهای خزانکننده قرار دارد، تنها از تصاویر ماههای شهریور تا آذر (که سایر درختان خزان کرده و برف نیز وجود ندارد) استفاده شد. در این پژوهش، تصاویر ماهوارهای لندست از سال 2010 (زمان بروز آفت) تا 2016 و از تصاویر سنتینل2 از سال 2017 تا سال 2019 مورد استفاده قرار گرفتند. پس از دریافت تصاویر، تصحیحات رادیومتریکی و اتمسفری لازم برای تصاویر لندست در نرم افزارENVI انجام شد. تصاویر سنتینل 2 به دلیل برخورداری از تصحیحات اتمسفری در سطح L2A، نیاز به تصحیح نداشتند. برای ارتقای قدرت تفکیک مکانی از 30 متر به 15 متر، از روش تلفیق تصویر و Pansharpening استفاده گردید. سپس شاخص نرمالشده پوشش گیاهی(NDVI) برای تصاویر لندست و سنتینل2 به ترتیب با نرمافزارهای ENVI و SNAP استخراج شد. جهت صحتسنجی دادههای حاصل از تصاویر، در چندین نقطه به با روش نمونهبرداری تصادفی و براساس ابعاد پیکسل 10×10 متر تصاویر سنتینل-۲، در سه منطقه شامل تودههای آلوده، سالم و کاملا خشک، شاخص پوششگیاهی کنترل گردید. در ادامه، با استفاده از روشهای رگرسیون حداقل مربعات معمولی Ordinary Least Squares (OLS) و من-کندال Mann-Kendall (MK) روند بلند مدت تغییرات شاخص NDVI محاسبه شد. نتایج و یافتهها: براساس شاخصهای استخراج شده، میانگین شاخص NDVI در بازه زمانی 2010 تا 2019 محاسبه شد. همچنین مقادیر حداقل، حداکثر، میانگین و انحراف معیار برای 10 تصویرماهوارهای بررسی گردید. سال 2017 با میانگین 63/0 دارای بیشترین تراکم پوششگیاهی شمشاد و کمترین خشکیدگی بود، در حالیکه سال 2011 با میانگین 08/0 بیشترین میزان خشکیدگی را نشان داد. از کل محدوده 400 هکتاری مطالعهشده، 269 هکتار از سال (67 درصد) از سال 2010 تا 2019 افزایش پوشش گیاهی داشتند و در 72 هکتار (18 درصد) کاهش پوشش مشاهده شد. همچنین، 59 هکتار (15 درصد) طی این سالها روند رشد ثابتی را نشان دادند. نتایج تحلیل بلندمدت با استفاده از OLS و من-کندال، در بیشتر نقاط جنگلی دارای شیب مثبت و در محدوده طیف سبز بودند، اما این شیبها بسیار تاچیز بوده و بیانگر روند بسیار ضعیف افزایش NDVI است. در واقع، مقادیر پایین شیب، نبود روند آشکار در تغییرات پوشش گیاهی را نشان میدهد و مثبت بودن آن افزایش جزئی در NDVI و وقوع سبزینگی ضعیف همراه با تداوم خشکیدگی را تأیید میکند. میانگین شاخص من-کندال در محدوده جنگلهای شمشاد 08/0 برآورد شده است. نتیجهگیری: نتایج تحلیلها بیانگر افزایش بسیار جزئی شاخص NDVI در طی سالهای مطالعه و خشکیدگی گسترده در جنگلهای شمشاد بود. اگرچه پوشش گیاهی شمشاد درسالهای اخیر تحت تاثیر عوامل محیطی و انسانی آسیبدیده، روند کلی شاخص تفاوت پوشش گیاهی نرمال شده بهطور محسوسی کاهشی دارای شیب قابلتوجه رگرسیون است. مناسب بودن شاخصهای گیاهی استخراجشده از تصاویر سری زمانی برای بررسی روند خشکیدگی برگها تأیید گردید. براساس نتایج، پیشنهاد میشود جهت تحلیل دقیق تر روند خشکیدگی، از شاخصهای گیاهی دیگر و تصاویر ماهوارهای به روزتر نیز استفاده شود.
Investigating dieback intensity trend of Hyrcanian boxwood based on time series studies of vegetation index (Case study: Boxwood stands of Rezvanshahr city, Guilan province)
نویسندگان [English]
Zahra Andarz1؛ Amir Eslam Bonyad2؛ Khosro Sagheb Talebi3
11- PhD student in Forestry, Department of Forestry, Faculty of Natural Resources, Guilan University of Agricultural Sciences and Natural Resources, Iran
2Corresponding author: Associate Professor, Faculty of Natural Resources, Guilan University of Agricultural Sciences and Natural Resources, Iran. Email: bonyad@guilan.ac.ir
3Professor, Research Institute of Forests and Rangelands (RIFR), Agricultural Research, Education and Extension Organization (AREEO), Tehran
چکیده [English]
Background and objectives: Boxwood is a valuable and unique species of the Hyrcanian forests that has been exposed to various pests for several years. About 72,000 hectares of forest areas in the north of the country are occupied by boxwood habitats. Currently, the boxwood blight disease and the box tree moth pest (Cydalima perspectalis) have infected these habitats. In recent years, extensive research has been conducted on the applications of remote sensing in monitoring forest pests, especially by using two physiological characteristics of leaf loss and color change. The purpose of this study is to comprehensively examine the time series satellite images available in the boxwood stands of Rezvanshahr city to derive vegetation indicators and investigate the trend of long-term changes in the vegetation. Methodology: The study area is the Shemshad forests, with an area of 400 hectares in Rezvanshahr city, in Guilan province. Since boxwood is an evergreen species and is located in the deciduous Hyrcanian forests, only the months from September to December with no canopy and snowfall were used for image analysis in this study. In this research, Landsat satellite images from 2010 (the time of the outbreak) to 2016, and Sentinel-2 satellite images from 2017 to 2019 were used. After obtaining satellite images, radiometric and atmospheric corrections were performed on the Landsat images using ENVI software. For the Sentinel-2 images, since they already include atmospheric corrections at the L2A level, there was no need for further correction. To convert the spatial resolution of satellite images from 30 meters to 15 meters, image integration and pansharpening methods were applied. After the necessary corrections, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) was extracted for Landsat and Sentinel-2 images using ENVI and SNAP software, respectively. To verify the accuracy of the data obtained from satellite images, random sampling was carried out at several points, based on the pixel dimensions of the Sentinel-2 image, which is ten meters by ten meters, in three zones: contaminated, healthy, and completely dry areas for vegetation index control. Using Ordinary Least Squares (OLS) and Mann-Kendall (MK) regression methods, the long-term trend of vegetation index changes was calculated. Results: Based on the indices extracted from the satellite images, the average index was calculated during the period from 2010 to 2019. Additionally, the minimum, maximum, average, and standard deviation values for 10 satellite images were examined and calculated. Based on the average vegetation index, the year 2017 had the highest density of boxwood vegetation (with an average of 0.63) and the least drying, while the year 2011 had the highest level of boxwood dieback (with an average of 0.08) in the forests of Rezvanshahr. According to the results, out of the total study area of 400 hectares, 269 hectares showed a 67% increase in vegetation index from 2010 to 2019. Meanwhile, a decrease of 18% was observed in 72 hectares of vegetated areas. In the present study, only 59 hectares (15%) maintained a constant growth trend during these years. The result of long-term trend analysis using OLS and the Mann-Kendall method in most of the forest areas of boxwood trees shows a positive slope (green spectrum), though very small, indicating a greening trend. The low slope values indicate the absence of a clear trend in vegetation changes, and their positive values confirm a very slight increase in NDVI, which suggests the occurrence of very weak greenness and predominant drying. The results of the long-term trend analysis using OLS and the Mann-Kendall method indicate a low slope in the trend of greenness. Conclusion: Based on the obtained results, only 15% of the vegetation covered with boxwood exhibited a constant trend of change. Through analyses using the Mann-Kendall method and Ordinary Least Squares, and by extracting the Normalized Difference Vegetation Index, we identified a very limited greening trend in boxwood forests. We also found that NDVI is the most effective index for detecting and predicting vegetation changes under pest pressure. It is also suggested that other satellite image sources be used to monitor the trend of dieback changes.
کلیدواژهها [English]
Ordinary Least Squares Regression, Mann-Kendall, Time Series, Long-Term Trend, Normalized Difference Vegetation Index
مراجع
آمار
تعداد مشاهده مقاله: 119
تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 27
سامانه مدیریت نشریات علمی. طراحی و پیاده سازی از سیناوب