عناصر مشابهة
Investigating the Spatio-Temporal Changes of NDVI with Relationship of some Climatic Variables Using Remote Sensing and Geographical Information System Techniques at Yarmouk Basin
| العنوان بلغة أخرى: | دراسة التغيرات الزمانية والمكانية لدالة النبات (NDVI) وعلاقتها بالتغيرات المناخية باستخدام تقنيات الاستشعار عن بعد ونظم المعلومات الجغرافية في منطقة حوض اليرموك |
|---|---|
| الناشر: |
الزرقاء
|
| المؤلف الرئيسي: | |
| مؤلفين آخرين: | , |
| التاريخ الميلادي: | 2016 |
| الصفحات: | 1 - 110 |
| رقم MD: | 820022 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | English |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | الجامعة الهاشمية |
| الكلية: | كلية الدراسات العليا |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
| المستخلص: | أجريت هذه الدراسة لمعرفة التغيرات الزمانية والمكانية لدالة النبات NDVI وعلاقاتها مع التغيرات المناخية (درجة الحرارة وهطول الأمطار) باستخدام تقنيات الاستشعار عن بعد ونظم المعلومات الجغرافية خلال 6 سنوات من 1986-2013. وقد تم الحصول على البيانات المناخية وهي متوسط درجه الحرارة ودرجة الحرارة الصغرى ودرجه الحرارة القصوى وهطول الأمطار الموسية من 24 محطة وقد تم تحميل صور الأقمار الصناعية لحوض اليرموك من موقع مسح الجيولوجي في الولايات المتحدة (USGS). تقسيم الأراضي المستعملة والزراعية إلى 6 أقسام اعتمادا على تصنيف تحت الإشراف لصور الأقمار الصناعية إلى أراضي زراعية، والمراعي، والأراضي الحضرية أو السكنية، والأراضي الجرداء، والغابات، والمياه وإيجاد دالة النبات باستخدام برنامج الاستشعار عن بعد. تحليل الاختلافات المكانية والزمانية للمتغيرات المناخية ودالة النبات NDVI في سنوات 2013، 2000، 1999، 1998، 1990، 1986، وإنشاء خرائط مكانيه تدل على التغير الكبير في الأراضي الزراعية والحضرية وزيادتها مع الوقت بينما الأراضي الجرداء والمراعي تزيد أو تقل مع الزمن. وأظهر معامل الارتباط (r) علاقة قوية بين دالة النبات ودرجة الحرارة الصغرى بينما العلاقة متوسطة وضعيفة مع درجة الحرارة القصوى ومتوسط درجة الحرارة وهطول الأمطار الموسمية وتشير النماذج اللوجستية أن احتمال حدوث اختلافات في الأراضي المستعملة والزراعية يختلف على أساس قيم دالة النبات. أظهرت نتائج تحليل الانحدار الخطي لعلاقة إيجابية بين دالة والمتغيرات المناخية في جميع السنوات إلا أن معدل الزيادة ودقه التنبؤ يختلف على أساس السنة بغض النظر عن التغير المناخي المستخدم. والقدرة على التنبؤ في المستقبل للمتغيرات المناخية وبالتالي التغيرات على دالة النبات NDVI، وأشار الانحدار التدريجي إلى أن القدرة المحتملة تجاهل الأمطار الموسمية يرجع إلى عدم أو قلة تأثيرها. وفي محاوله أخرى باستخدام الشبكة العصبية الصناعية (ANN) كانت القدرة على التنبؤ أقوى بكثير (P < 0.001) مع انخفاض الخطأ المرتبط بها (R2= 0.387596). |
|---|
