تهیه نقشه تغییرات نیتروژن محصول ذرت علوفه‌ای مبتنی بر تصاویر ماهواره‌ای

نویسندگان

1 دکتری، دانشگاه تهران

2 دانشیار، دانشگاه تهران

3 استاد، دانشگاه تهران

چکیده

پژوهش حاضر به منظور تهیه نقشه تغییرات نیتروژن با استفاده از تصویرماهواره ای ASTER انجام شد. منطقه مورد مطالعه، یک مزرعه ذرت 23 هکتاری در شهرستان پاکدشت در جنوب استان تهران انتخاب شد. عملیات نمونه برداری همزمان با عبور ماهواره از منطقه صورت گرفت. تعداد53 نمونه با استفاده از روش نمونه برداری تصادفی منظم انتخاب شدند. درصد نیتروژن نمونه ها، با استفاده از روش کجدال به دست آمد. خطای تصحیح هندسی تصویر، برابر با 2/0 پیکسل بود. به منظور تخمین مقدار نیتروژن، شاخص های NDVI،MSAVI2 ، MCARI2 و MTVI2 محاسبه شدند. نتایج نشان دادکه شاخص ها دارای همبستگی با مقدار نیتروژن بوده و شاخصMTVI2 با 87/0= 2R بالاترین همبستگی را نشان داد. برای تهیه نقشه تغییرات نیتروژن، از روش طبقه بندی نظارت شده نقشه بردار زاویه طیفی استفاده شد. دقت کلی 53/97 درصد و ضریب کاپا 9669/0 به دست آمد. براساس نتایج طبقه بندی سه سطح نیتروژن زیاد (3-5/2 درصد)، متوسط(5/2-2 درصد) و کم (2-1درصد) در مزرعه شناسایی شد. همچنین نتایج نشان داد 8/15، 2/25 و 59 درصد از سطح مزرعه به ترتیب مقادیر زیاد، متوسط و کم نیتروژن را دریافت کردند. با توجه به وجود تغییرات زیاد نیتروژن در مزارع، مدیریت دقیق توزیع کود نیتروژن ضروری است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Preparation of a Nitrogen Variability Map for Corn Crop, as Based on Satellite Imagery

نویسندگان [English]

  • Nikrooz Bagheri 1
  • Hojjat Ahmadi 2
  • Mahmood Omid 3
  • S. Kazem AlaviPanah 3
چکیده [English]

The present research was carried out with the aim of site-specific nitrogen fertilizer management, through ASTER imagery. A 23 ha corn field in Pakdasht town in southern Tehran Province constituted the research area. Plant sampling was carried out simultaneous with the passing by of the satellite sensor over, throughout the farm. A total of 53 pixels were selected through systematic Randomized sampling method. Nitrogen content was determined through Kjeldahl method. Geometric correction was performed through RMS 0.2 pixels. To predict corn canopy nitrogen content, NDVI, MSAVI2, MCARI2 and MTVI2 indices were investigated. Results revealed that MTVI2 presented the highest correlation with a coefficient of R2=0.87. SAM approach as a supervised classification technique was performed to set apart different nitrogen levels. The overall accuracy was observed as 97.53% with a Kappa coefficient of 0.9669. Results of classification showed that, there were three nitrogen levels distinct on the farm namely: high nitrogen level (2.5-3% nitrogen content), medium (2-2.5% nitrogen content) vs. and low nitrogen level (1-2% nitrogen content). This indicates that 15.8%, 25.2% and 59% of the farm area had received high, medium vs. low nitrogen levels respectively. Based on high nitrogen variations observed in the experimental area, precision management of nitrogen fertilizer application is deemed economical and necessary.

کلیدواژه‌ها [English]

  • .
  • ASTER
  • nitrogen
  • remote sensing
  • Vegetation index