تحلیل عملکرد ماهواره‌های لندست-8، سنتینل-2 و تلفیق تصاویر آنها برای تشخیص و ارزیابی زنگ زرد گندم

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه سنجش از دور و GIS دانشکده علوم زمین دانشگاه شهید چمران اهواز

2 گروه سنجش از دور و GIS، دانشکده علوم زمین، دانشگاه شهید چمران اهواز

چکیده

ارزیابی بیماری زنگ زرد گندم در بخشی از استان خوزستان در دو مرحله شروع و اوج بیماری با روش‌های مبتنی بر NDVI، GNDVI و MSI، مبتنی بر طبقه‌بندی با تصاویر سنتینل-2 و لندست-8، و مبتنی بر تلفیق تصاویر انجام شد. با استفاده از باندهای مرئی و مادون‌قرمز بیماری شناسایی شد. سپس تصاویر سنتینل-2 و لندست-8 طبقه‌بندی شدند و در آنها زنگ زرد شناسایی شد، و نهایتا با تلفیق تصاویر این دو ماهواره نیز بیماری شناسایی شد. همچنین میزان دقت هر کدام از روش‌های ذکر شده، برای ارائه بهترین تکنیک شناسایی زنگ زرد در مناطق مشابه محاسبه و مقایسه گردید. دو سناریوی اول نشان دادند که طبقه‌بندی تصویر لندست-8 در شروع بیماری با RMSE برابر با 845/0 و طبقه‌بندی تصویر سنتینل-2 در اوج بیماری با RMSE برابر با 845/0 بهترین نتایج را داشته‌اند. مقایسه شاخص‌های گیاهی نشان داد که NDVI در شروع بیماری (تصویر سنتینل-2 با RMSE برابر با 959/0) و اوج بیماری (تصویر لندست-8 با RMSE برابر با 959/0) بهترین نتیجه را داشته‌اند. مقایسه سناریوهای اجراشده نشان داد که تلفیق تصاویر لندست-8 و سنتینل-2 برای طبقه‌بندی در دو مرحله شروع و اوج بیماری بهترین نتایج را داشته است. روش تلفیق IHS بهترین نتیجه طبقه‌بندی بیماری را در مرحله شروع با RMSE برابر با 809/0 داشته است، درحالی‌که روش تلفیق GST بهترین نتیجه را در مرحله اوج بیماری با RMSE برابر با 793/0 ارائه داد. نتایج این پژوهش موید قابلیت بالای تلفیق تصاویر ماهواره‌ای در بهبود نتایج طبقه‌بندی زنگ زرد می‌باشند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


Ashourlu, D., 2016. Presenting an algorithm to detect and estimate the amount of wheat rust using ground-based spectroscopy. Master's thesis. Khajeh Nasir Toosi University of Technology 175.
Ashourlu, D., Aghighi, H., Matkan, A.A., Nematullahi, H., 2017. Evaluation of Vegetation Indices to Recognizing Wheat Leaf and Yellow Rust at Canopy Scale. Iranian Journal of Remote Sensing and GIS 9, 111-128.
Bebronne, R., Carlier, A., Meurs, R., Leemans, V., Vermeulen, P., Dumont B., et al. 2020. In-Field proximal sensing of septoria tritici blitch ,stripe rust and briwn rust in winter wheat by means of reflectance and textural features frim multispectral imagery. Biosystems Engineering 197, 257-269. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2020.06.011
Chandra, M.A., Bedi, S.S., 2021. Survey on SVM and their application in image classification. International Journal of Information Technology 13, 1–11. https://doi.org/10.1007/s41870-017-0080-1
Chen, D., Shi, Y., Huang, W., Zhang J., Wu, K., 2018. Mapping wheat rust based on high spatial resolution satellite imagery. Computers and Electronics in Agriculture 152, 109-116. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.07.002
Giorgos, M., Jungho, I., Caesar, O., 2011. Support vector machines in remote sensing: A review. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 66 (3), 247-259. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2010.11.001
Guo, A., Huang, W., Dong, Y., Ye, H., Ma, H., Liu, B., et al. 2021. Wheat Yellow Rust Detection Using UAV-Based Hyperspectral Technology. Remote Sensing 13, 123. https://doi.org/10.3390/rs13010123
Jing, X., Zou, Q., Yan, J., Dong, Y., Li, B., 2022. Remote Sensing Monitoring of Winter Wheat Stripe Rust Based on mRMR-XGBoost Algorithm. Remote Sensing 14, 756. https://doi.org/10.3390/rs14030756
Karimi, D., 2016. Cumulative classification of targets using SAR and optics images fusion. MSc. Thesis, Shahid Chamran University of Ahvaz.
Karimi, D., 2021. Study of water bodies using remote sensing based on modern algorithms with emphasis on Khuzestan province. PhD thesis, Shahid Chamran University of Ahvaz.
Lotfali Ayeneh, G., Tabatabaei, S., Dad Rezaei, S., Ghaffari, S., Farzadi, H., 2013. Wheat yellow rust challenges and control solutions in Khuzestan province. Autumn gathering of researchers and promoters of Khuzestan province. https://sid.ir/paper/873889/fa
Mardaneh, A., Amiraslani, F., Alavi Panah, S.K., 2020. Detection and study of wheat stress using satellite images (Case study: Dasht-e Moghan). Journal of GIS & RS Application in Planning 11, 2, 7-26.
Mirzapour, S., Mirzaniya, M., Mirzaei, H., 2013. Assessment of yellow rust damage in spring wheat fields in Aleshtar city. The first national conference on agricultural pollutants and food health, Challenges and solutions.
Moshou, D., Bravo, C., West, J., Wahlen, S., McCartney A., Ramon, H., 2004. Automatic detection of yellow rust in wheat using reflectance measurements and neural networks. Computers and Electronics in Agriculture 44, 173-188. https://doi.org/10.1016/j.compag.2004.04.003
Mubasheri, M., Ranjbar, S., 2017. Detection of fields infected with wheat rust disease using Landsat images. Applied Researches in Geographical Sciences 17, 7-24. https://doi.org/20.1001.1.22287736.1396.17.44.1.7
Omari, K., Abuelgasim, A., Alhebsi, K. 2019. Aerosol optical depth retrieval over the city of Abu Dhabi, United Arab Emirates (UAE) using Landsat-8 OLI images. Atmospheric Pollution Research 10(4), 1075-1083. https://doi.org/10.1016/j.apr.2019.01.015
Pohl, C., Van Genderen, J. L., 1998. Review article Multisensor image fusion in remote sensing. Concepts, methods and applications. International Journal of Remote Sensing 19(5), 823-854. https://doi.org/10.1080/014311698215748
Pohl, C., Van Genderen, J. L., 2016. Remote sensing image fusion: a practical guide. Crc. Press. P. 288. https://doi.org/10.1201/9781315370101
Polat, A., Balik S.F., Akcay, O., 2022. The relationship between mucilage covered areas and chlorophyll-a concentration, the sea of Marmara case. Sigma Journal of Engineering and Natural Sciences 40(3), 673-684. https://doi.org/10.14744/sigma.2022.00079
Rangzan K., Kabolizadeh M., Karimi D., Zareie S., 2019. Supervised cross-fusion method: a new triplet approach to fuse thermal, radar, and optical satellite data for land use classification. Environmental and Monitoring Assessment 191, 1-12. https://doi.org/10.1007/s10661-019-7621-y
Rangzan, K., Kabolizadeh, M., Karimi D., 2020. Evaluation of Sentinel-2 and Landsat-8 Satellite Images Capability and Evaluation of Image Fusion Capability in Seasonal Zoning of NSFWQI and IRWQIsc Qualitative Indices in Surface Water (Case Study: Karoun River). Geography and environmental planning 31, 73-102. https://doi.org/10.22108/GEP.2020.123228.1309
Razban, A., 2017. Estimation of wheat yield using Landsat 8 and Sentinel satellite images. MSc. thesis. Ferdowsi University of Mashhad.
Sankaran, S., Mishra, A., Ehsani, R., Davis, C., 2010. A review of advanced techniques for detecting plant diseases. Computers and Electronics in Agriculture 72, 1-13. https://doi.org/10.1016/j.compag.2010.02.007
Singh, H., Roy, A., Setia, R. Brijendra P., 2023. Classification of yellow rust of wheat from Sentinel-2 satellite imagery using deep learning artificial neural network. Arabian Journal of Geosciences 16, 1-8. https://doi.org/10.1007/s12517-023-11750-1
Skakun, S., Vermote, E., Roger, J.C., Franch, B., 2017. Combined use of Landsat-8 and Sentinel-2A images for winter crop mapping and winter wheat yield assessment at regional scale. AIMS Geosciences 3(2), 163-186. https://doi.org/10.3934/geosci.2017.2.163
Su, J., Liu, C., Hu, X., Xu, X., Guo, L., Chen, W., 2019. Spatio-temporal monitoring of wheat yellow rust using UAV monitoring imagery. Computers and Electronics in Agriculture 167, 105035. https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.105035
Taghizadeh, S., 2016. Estimating the date optimal of wheat harvest using satellite images. MSc. thesis. University of Tabriz.
Yang, CH., 2020. Remote sensing and precision agriculture technologies for crop disease detection and management with a practical application example. Engineering 6, 528-532. https://doi.org/10.1016/j.eng.2019.10.015
Yang, CH., Ching-Huan, CH., Chen, R., 2007. Changes in spectral characteristics of rice canopy infested with brown planthopper and leaffolder. Crop Ecology, Management & Quality 47, 329-335. https://doi.org/10.2135/cropsci2006.05.0335
Yang, C.M., Cheng, Ch., 2001. Spectral characteristics of rice plants infested by brown planthoppers. Proceedings of the National Science Council, Republic of China. Part B, Life Sciences 25, 180-186.
Zahirnia, A., Metinfar, H., 2016. Estimating the yield of irrigated wheat fields based on data obtained from Landsat 8 satellite in southwestern region of Khuzestan province. Proceedings of the first national conference on remote sensing and geographic information system in earth sciences November 18 and 19. Shiraz University.
Zakeri, A., Yasaei, M., Rajaei, S., 2016. Wheat yellow rust disease and its management. Fars Agricultural Jihad Organization and Fars Agriculture and Natural Resources Research and Training Center 2. An official report.
Zhang, J., Pu, R., Wang, J., Huang, W., Yuan, L., Luo, J., 2012. Detecting powdery mildew of winter wheat using leaf level hyperspectral measurements. Computers and Electronics in Agriculture 85, 13-23. https://doi.org/10.1016/j.compag.2012.03.006