استخدام التحسس النائي ونظم المعلومات الجغرافية لدراسة كشف التغير في درجة الحرارة والمساحة السطحية بحيرة حمرين

محتوى المقالة الرئيسي

Ahmed Bahjat Khalaf
https://orcid.org/0000-0002-2506-4604

الملخص

اجريت هذه الدراسة على بحيرة حمرين الواقعة في محافظة ديالى وسط العراق بين خطي 44º 53ʹ 26.16 '- 45º 07 ʹ 28.03ʺ ودائرتي عرض  34º 04ʹ 24.75ʺ ــ 34º 19ʹ 12.74ʺ.اذ تمت في هذه الدراسة حساب المساحة السطحية لبحيرة حمرين من الصور الفضائية خلال الفترة الممتدة من شهر تشرين الاول 2019 الى ايلول 2020 وبمعدل صورة فضائية لكل شهر وباستخدام دليل اختلاف المياه الطبيعي NDWI فكانت اكبر مساحة سطحية 264.617كم2 لشهر اكتوبر واقل مساحة سطحية     140.202 كم2 لشهر ايلول . وتم ايضا حساب درجة الحرارة السطحية لمياه البحيرة من الصور الفضائية للقمر الصناعي لاندسات 8 بالاعتماد على الحزم 10(الأشعة تحت الحمراء الحرارية 1) و11(الأشعة تحت الحمراء الحرارية 2) التي تتحسس الاشعة الحرارية، حيث بلغت أعلى درجة حرارة سطح في حزيران 45.95 درجة مئوية. بسبب ارتفاع درجات الحرارة لهذا الشهر وأدنى مستوى لها في شياط 3.09 درجة مئوية، وهو أحد الأشهر التي تنخفض فيها درجات الحرارة إلى أدنى مستوى لها. ساعد استخدام الاستشعار عن بعد وابتكارات نظم المعلومات الجغرافية كثيرًا في التحقق من التغييرات، سواء في مساحة السطح أو درجة الحرارة، مما يوفر الجهد والوقت والتكلفة. وضعت نتائج هذه الدراسة متخذي القرار في اتخاذ الاحتياطات اللازمة لموسمي ندرة المياه والجفاف لتلبية احتياجات المجتمع المائية في مناطق الاستهلاك البشري المتعددة وفي نفس الوقت الاستفادة من مواسم الأمطار ووفرة المياه وتطوير خطط استراتيجية طويلة الامد لأجل الحفاظ على توازن مائي مستدام.

تفاصيل المقالة

كيفية الاقتباس
1.
استخدام التحسس النائي ونظم المعلومات الجغرافية لدراسة كشف التغير في درجة الحرارة والمساحة السطحية بحيرة حمرين. Baghdad Sci.J [انترنت]. 1 أكتوبر، 2022 [وثق 20 يناير، 2025];19(5):1130. موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/6420
القسم
article

كيفية الاقتباس

1.
استخدام التحسس النائي ونظم المعلومات الجغرافية لدراسة كشف التغير في درجة الحرارة والمساحة السطحية بحيرة حمرين. Baghdad Sci.J [انترنت]. 1 أكتوبر، 2022 [وثق 20 يناير، 2025];19(5):1130. موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/6420

المراجع

Al-Qaisi KA. Calculating surface evaporation and change in the surface area of Lake Habbaniyah - Iraq using remote sensing and geographic information systems. M Sc. Thesis. College of Graduate Studies, Mutah University, Jordan, 2018; 1- 76.

Husam NM, Muwafaq AR, Bayan MH. Characterization of the Groundwater within Regional Aquifers and Suitability Assessment for Various Uses and Purposes-Western Iraq. Baghdad Sci.J .2021; 18(1), 670-686.

Abhijit S, Panhalkar S, Bansode S. Impact of land use land cover change on land surface temperature using geoinformatics tachniques. Int J Res Ana Rev.2018; 5(4),550-559.

Aziz F, (Kusratmoko E, Mandini D. (Estimation of changes in the lake water level and area using remote sensing techniques ((Case study: Lake Toba, North Sumatra)). IOP Conf. Series: Earth Environ Sci. 561 2020; doi:10.1088/1755-1315/561/1/012022.

Javad A, Davood K, Esmaeil F, Khaled Z. Forecasting Surface Area Fluctuations of Urmia Lake by Image Processing Technique. J Appl Res. water wastewater. 2015; 2 (2),183-187.

Ruhakana A. The Estimation of Lake Naivasha Area Changes Using of Hydro-Geospatial Technologies.

Rwanda J Series. 2016; 1(2), 144-157.

David) (P, Zina) M, Nektrarios C, Michael A.2017. Online) Global Land Surface Temperature Estimation from Landsat. Remote Sens. (2017; 9(12), 1208. https://doi.org/10.3390/rs9121208.

Garegin T, (Vahagn M,) Azatuhi H, Lilit M, Shushanik A. A Landsat 8 OLI Satellite Data-Based Assessment of Spatio-Temporal Variations of Lake Sevan Phytoplankton Biomass. Geogr Ser. 2017; 17(1), 83-89.

Xiangchen MJ, Shaohua Z, Sihan L, Yunjun Y. Estimating Land Surface Temperature from Landsat-8 Data using the NOAA JPSS Enterprise Algorithm. Remote Sens. 2019. 11(2). https://doi.org/10.3390/rs11020155.

Guha S, Govil H, Diwan P. Analytical study of seasonal variability in land surface temperature with normalized difference vegetation index, normalized difference water index, normalized difference built-up index, and normalized multiband drought index. J Appl Remote Sens. 2019; 13 (2), 24-38.

Himanshu G, Subhanil G, Anindita D, Neetu G. Seasonal evaluation of downscaled land surface temperature: A case study in a humid tropical city. Heliyon, 2019; 5(6), 123-1134.

Jimenez-Munoz JA, Sobrino D, Skokovic C, Cristóbal J. Land Surface Temperature Retrieval Methods from Landsat-8 Thermal Infrared Sensor Data. IEEE Geosci. Remote Sens Lett. 2014; 11(10), 1840-1843.

Yang K, Yu Z, Luo Y, Yang Y, Zhao L, Zhou X. Spatial and temporal variations in the relationship between lake water surface temperatures and water quality—A case study of Dianchi Lake. Sci Total Environ, 2017; 62(4), 859-871.

Lim J, Choi M. Assessment of water quality based on Landsat 8 operational land imager associated with human activities in Korea. Environ Monit Assess. 2015; 187, 384 https://doi.org/10.1007/s10661-015-4616-1.

Matheus H, Augusto F, David M, Lucia H. Comparison of Methods to Estimate Lake-Surface-Water Temperature Using Landsat 7 ETM+ and MODIS Imagery: Case Study of a Large Shallow Subtropical Lake in Southern Brazil. Water. 2018; 11(1), 168; 1-21, doi:10.3390/w11010168.

Mohamed) A, Bastawesy b, Fikry I, Khalaf A, Sayed M. Arafat B. (The use of remote sensing and GIS for the estimation of water loss from Tushka lakes, southwestern desert. Egypt J Afr Earth Sci. 2008; 52(3), 73-80.)

Duan SB, Li L, Tang BH, Wu H, Tan R. Generation of a time-consistent land surface temperature product from MODIS data. Remote Sens Environ. 2014; 140, 339–349.

Arthur WS, Godfrey OM. Monitoring water depth, surface area and volume changes in Lake Victoria: integrating the bathymetry map and remote sensing data during 1993–2016. Model Earth Syst Environ. 2017; 3(2), 533-538.

Osman O, Semih E, Filiz D. Use of Landsat Land Surface Temperature and Vegetation Indices for Monitoring Drought in the Salt Lake Basin Area. Turkey Sci World J. 2014; 14(1):55-71.

Ugur A, Gordana J. Algorithm for Automated Mapping of Land Surface Temperature Using LANDSAT 8 Satellite Data. J Sens. 2016; 2,1-8.

Ignacio F, Jose P, Floris O, Willem R. Comparison of Surface Water Volume Estimation Methodologies that Couple Surface Reflectance. Water. 2019; 11(4), 780. https://doi.org/10.3390/w11040780

. Manikandan S. Assessment of surface water dynamics using multiplewater indices around adama woreda, Ethiopia. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sens Spat Inf. Sci.2018 4(5),181-188.

Khalaf AB, Al-Jibouri A I J. Detection land cover changes of the Baquba city for the period 2014-2019 using spectral indices. Iraq J Agric Sci. 2020; 51(3), 805-815.

Thomas P, Elias S. Assessing land degradation and desertification using vegetation index data: current frameworks and future directions. Remote Sens. 2014; 6, 9552-9575.

Subhanil G, Himanshu G, Prabhat D. Analytical study of seasonal variability in land surface temperature with normalized difference vegetation index, normalized difference water index, normalized difference built-up index, and normalized multiband drought index. J Appl Remote Sens. 2019; 13(2),1-17.

Sobrinoa J, Jimenez C, Leonardo P. Land surface temperature retrieval from Landsat TM 5. Remote Sens. Environ. 2004; 90(4), 434–440.

Sun JJ, Xu YH. An ERDAS image processing method for retrieving LST and describing urban heat evolution: a case study in the Pearl River Delta Region in South China. Environ Earth Sci. 2009; 59(5), 1047–1055.

Arthur WS, Godfrey OM. Monitoring water depth, surface area and volume changes in Lake Victoria: integrating the bathymetry map and remote sensing data during 1993–2016. Model. Earth Syst Environ.2017; 3(2), 1-6.