شناسایی محصولات ذرت و سویا و برآورد سطح زیرکشت به کمک تصاویر ماهواره ای در کشت و صنعت دشت ناز ساری

نویسندگان

چکیده

امروزه سنجش از دور به عنوان یک ابزار مدیریتی برای کشاورزی دقیق مورد توجه است، برای تهیه نقشه‌های کاربری زمین و نقشه‌های پوششی از تصاویر ماهواره‌ای استفاده می‌شود. برای مساحی و تشخیص نوع محصولات کشاورزی به تصاویر ماهواره‌ای با قدرت تفکیک بالا نیاز می‌باشد. از ویژگی‌های خاص تصویرهای ماهواره ای می توان به پوشش وسیع، امکان تولید نقشه با مقیاس های مختلف، امکان استفاده از طول موج های متفاوت برای تولید عکس‌های با رنگ‌های گوناگون، تولید نقشه‌های بهنگام و با دقت مطلوب اشاره کرد. در این تحقیق از تصاویر ماهواره‌ای IRS-1D,1C در محدوده پانکروماتیک و چند طیفی استفاده شده است. تصاویر ماهواره ای توسط نرم افزار PCI-GEOMATICA پردازش شده‌اند. جهت تشخیص نوع محصولات کشاورزی در مزرعه دشت ناز ساری از شاخص سطح برگ LAI استفاده شده است. زمان جمع آوری اطلاعات زمینی از مزرعه دشت ناز ساری توسط نرم افزار ORBITRON با توجه به زمان عبور ماهواره، تاریخ 5/9/2006 تعیین و اطلاعات زمینی از مزرعه جمع آوری گردید. مکان‌های نمونه برداری آزمایشی توسط دستگاهGPS در طول و عرض جغرافیایی ثبت گردید. بعد از پردازش و استخراج اطلاعات تصاویر ماهواره ای، همبستگی بین باندها بررسی و ارزیابی شد و شاخص LAIمحاسبه گردید. سپس این شاخص با اطلاعات زمینی جمع آوری شده مقایسه و مورد ارزیابی قرار گرفت. سپس طبقه بندی و تشخیص نوع محصولات ذرت و سویا توسط این شاخص مشخص گردید. نتایج تحقیق نشان داده اند که شاخص LAI می تواند برای تشخیص پوشش گیاهی و محصولات کشت شده از جمله سویا و ذرت مورد استفاده قرار گیرد. نتایج نشان داد شاخص LAI می تواند بعنوان ابزار مدیریتی در مدیریت مزرعه مورد استفاده قرار گیرد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Corn and Soybean Recognition and an Estimation of the Planted Area, Using Remote Sensing in Dasht-e-naz Agro-industrial Company

نویسندگان [English]

  • H. Ahmadi
  • A. R. Mastali
  • S. Ahmad Tabatabaeifar
چکیده [English]

Nowadays, remote sensing comes under the title of management method for precision farming. For provision of the land cover and therefore land use map use must be made of satellite images. For an assessment of the type of agricultural crops it is required to have satellite images of high resolution. From specifications of the satellite images one is to produce maps with varied scales. In this research, satellite images of IRS_1C, 1D within panchromatic and multispectral limits were employed. Satellite images were processed through PCI_GEOMATICA software. For an assessment of the types of the agricultural crops Leaf Area Index (LAI) was employed. Based upon the passing time of the satellite, the time for gathering information from the field was determined as 5/9/2006. Taking samples in latitude and longitude was recorded through GPS system. Following the process of exploitation of information the relationships among the bands were estimated and LAI determined. LAI comparison with ground-related information was carried out and analyzed. Then, through an assessment of the type of the agricultural crop corn and soybean were recognized through LAI. The results of this research indicated that LAI (index) could be used for a distinction of filed plant covering. It was proved that LAI could be used as a fruitful management tool in farm management planning and operations.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Crop assessment
  • LAI
  • precision farming
  • remote sensing
  • Satellite images
  • SAVI.