[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
برای نویسندگان::
آرشیو مجله و مقالات::
برای داوران::
تماس با ما::
امکانات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
پایگاه های نمایه کننده







 
..
آمار سایت
تعداد مشاهده ی مقالات: 2553718

مقالات منتشر شده: 637
نرخ پذیرش: 73.16
نرخ رد: 17.71

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 193 روز
____
..
:: دوره 13، شماره 3 - ( 12-1402 ) ::
دوره 13 شماره 3 صفحات 11-1 برگشت به فهرست نسخه ها
برآورد زیتوده و ذخیره کربن جنگل های مانگرو با استفاده از متغیرهای مستخرج از تصاویر پهپاد
مژده میرکی ، هرمز سهرابی* ، مارکوس ایمیتزر
چکیده:   (297 مشاهده)
جنگل­‌های مانگرو به عنوان بوم­سازگان­‌های کربن آبی مهم شناخته می­‌شوند زیرا نقش مهمی در ترسیب کربن در بین بوم­سازگان­‌های ساحلی دارند. بنابراین، برآورد دقیق زیتوده جنگل­های مانگرو یک امر ضروری است. این در حالی است که ارزیابی میزان ذخیره کربن روی­زمینی در جنگل­‌های مانگرو به اندازه‌­گیری دقیق زیتوده درختان متکی است، که به طور سنتی، زمان­بر و پر هزینه است. در این مطالعه با استفاده از تصویربرداری پهپاد مجهز به سنجنده رنگی واقعی و اندازه‌­گیری ارتفاع و عرض تاج درختان و نمونه‌­برداری و اندازه­‌گیری کربن خاک در سه سایت جنگلی سیریک، قشم و خمیر، ذخیره کربن موجود در درختان و خاک مورد بررسی قرار گرفت. ایجاد موزاییک تصویر برای استخراج متغیر عرض تاج با استفاده از الگوریتم ساختار حرکت مبنا و مدل ارتفاع تاج برای استخراج ارتفاع درختان با تفاضل دو لایه مدل رقومی زمین و مدل رقومی سطح به دنبال تصویربرداری در آبان 1400 انجام شد. بعد از برآورد مقدار زیتوده با توجه به دو متغیر قطر تاج و ارتفاع درختان، مقدار ذخیره کربن روی زمینی به دست آمده از اطلاعات استخراج‌شده از تصاویر پهپاد در سه سایت سیریک، خمیر و قشم به ترتیب برابر 63/11، 97/7 و 87/9 تن در هکتار به دست آمد. ذخیره کربن خاک نیز در دو عمق 0 تا 15 سانتی‌متر و 15 تا 30 سانتی‌متر با استفاده از روش والکلی-بلک اندازه‌­گیری شد که مقدار 98/67، 9/81 و 85 تن در هکتار و 2/187، 53/133 و 7/113 را برای سایت­‌های سیریک، خمیر و قشم نشان داد. این تحقیق نشان می‌دهد که داده‌های پهپاد برای برآورد متغیرهای مربوط به تک­پایه­‌های درختی در جنگل­‌های مانگرو با شرایط عبور و مرور دشوار دارای قابلیت بالا بوده و متعاقب برآورد متغیرهای ارتفاع و عرض تاج، برآورد موجودی جنگل و ذخیره کربن بر پایه متغیرهای به دست آمده در جنگل‌های مانگرو نسبتاً همگن قابل انجام است. به‌ویژه به این دلیل که این بوم­سازگان‌­ها، محیط‌هایی هستند که اغلب دور، غیرقابل دسترس یا کار کردن در آن­‌ها دشوار است.
 
شماره‌ی مقاله: 1
واژه‌های کلیدی: مانگرو، ذخیره کربن، پهپاد، موزاییک تصویر، مدل ارتفاع تاج
متن کامل [PDF 1012 kb]   (101 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: فتوگرامتری و سنجش از دور
دریافت: 1402/3/20
فهرست منابع
1. Li, Z., Zan, Q., Yang, Q., Zhu, D., Chen, Y., and Yu, S. (2019). Remote Estimation of Mangrove Aboveground Carbon Stock at the Species Level Using a Low-Cost Unmanned Aerial Vehicle System. Remote Sensing J. 11:9.1018. [DOI:10.3390/rs11091018]
2. Sanderman, J., Hengl, T., Fiske, G., Solvik, K., Adame, M. F., Benson, L., Bukoski, J. J., Carnell, P., Cifuentes-Jara, M., Donato, D., Duncan, C., Eid, E. M., Ermgassen, P. Z., Lewis, C. J. E., Macreadie, P. I., Glass, L., Gress, S., Jardine, S. L., Jones, T. G., and Landis, E. (2018). A Global Map of Mangrove Forest Soil Carbon at 30 m Spatial Resolution. Environmental Research Letters J. 13:5.055002. [DOI:10.1088/1748-9326/aabe1c]
3. Näsi, R., Honkavaara, E., Päivi, L.-S., Blomqvist, M., Litkey, P., Hakala, T., Viljanen, N., Kantola, T., Tanhuanpää, T., and Holopainen, M. (2015). Using UAV-Based Photogrammetry and Hyperspectral Imaging for Mapping Bark Beetle Damage at Tree-Level. Remote Sensing J. 7:11.15467-15493. [DOI:10.3390/rs71115467]
4. Amini, J., and Sadeghi, Y. (2012). Optical and Radar Satellite Images in Forests Biomass Modeling in Northern Iran. Remote Sensing & GIS J. 4:4.70-82. (In Persian)
5. Zhu, Y., Liu, K., Myint, S. W., Du, Z., Li, Y., Cao, J., Liu, L., and Wu, Z. (2020). Integration of GF2 Optical, GF3 SAR, and UAV Data for Estimating Aboveground Biomass of China's Largest Artificially Planted Mangroves. Remote Sensing J. 12:12.2039. [DOI:10.3390/rs12122039]
6. Jones, A. R., Raja Segaran, R., Clarke, K. D., Waycott, M., Goh, W. S. H., and Gillanders, B. M. (2020). Estimating Mangrove Tree Biomass and Carbon Content: A Comparison of Forest Inventory Techniques and Drone Imagery. Frontiers in Marine Science J. 6:784. [DOI:10.3389/fmars.2019.00784]
7. Giri, C. (2016). Observation and Monitoring of Mangrove Forests Using Remote Sensing: Opportunities and Challenges. Remote Sensing J. 8:9.783. [DOI:10.3390/rs8090783]
8. Ibharim, N., Mustapha, M., Lihan, T., and Mazlan, A. (2015). Mapping Mangrove Changes in the Matang Mangrove Forest Using Multi Temporal Satellite Imageries. Ocean & Coastal Management J. 114:64-76. [DOI:10.1016/j.ocecoaman.2015.06.005]
9. Fatoyinbo, T., Feliciano, E., Lagomasino, D., Lee, S., and Trettin, C. (2018). Estimating Mangrove Aboveground Biomass from Airborne LiDAR Data: A Case Study from the Zambezi River Delta. Environmental Research Letters J. 13:2. 025012. [DOI:10.1088/1748-9326/aa9f03]
10. Motlagh, M. G., Kafaky, S. B., Mataji, A., and Akhavan, R. (2020). Estimation of Forest Above Ground Biomass in Hyrcanian Forests Using Satellite Imagery. J of Env. Sci. Tech. 22:5.1-13.
11. Hirata, Y., Tabuchi, R., Patanaponpaiboon, P., Poungparn, S., Yoneda, R., and Fujioka, Y. (2013). Estimation of Aboveground Biomass in Mangrove Forests Using High-Resolution Satellite Data. J of forest research. 19:1.34-41. [DOI:10.1007/s10310-013-0402-5]
12. Jachowski, N., Michelle, R., Quak, S., Friess, D., Duangnamon, D., Webb, E., and Ziegler, A. (2013). Mangrove Biomass Estimation in Southwest Thailand Using Machine Learning. Applied Geography J. 45: 11-21. [DOI:10.1016/j.apgeog.2013.09.024]
13. Pereira, F. S., Kampel, M., Soares, M. L. G., Estrada, G. C. D., Bentz, C., and Vincent, G. (2018). Reducing Uncertainty in Mapping of Mangrove Aboveground Biomass Using Airborne Discrete Return Lidar Data. Remote Sensing J. 10:4.637. [DOI:10.3390/rs10040637]
14. Hamdan, O., Khairunnisa, M., Ammar, A., Hasmadi, I., and Aziz, H. (2013). Mangrove carbon stock assessment by optical satellite imagery on jstor. Tropical Forest Science J. 54-65.
15. Díaz-Varela, R., de la Rosa, R., León, L., and Zarco-Tejada, P. (2015). High-Resolution Airborne UAV Imagery to Assess Olive Tree Crown Parameters Using 3D Photo Reconstruction: Application in Breeding Trials. Remote Sensing J. 7:4. 4213-4232. [DOI:10.3390/rs70404213]
16. Birdal, A., Avdan, U., and Türk, T. (2017). Estimating Tree Heights with Images from an Unmanned Aerial Vehicle. Geomatics, Natural Hazards and Risk J. 8:2.1144-1156. [DOI:10.1080/19475705.2017.1300608]
17. Mohan, M., Silva, C. A., Klauberg, C., Jat, P., Catts, G., Cardil, A., Hudak, A. T., and Dia, M. (2017). Individual Tree Detection from Unmanned Aerial Vehicle ( UAV ) Derived Canopy Height Model in an Open Canopy Mixed Conifer Forest. Forests J. 8:9.1-17. [DOI:10.3390/f8090340]
18. Navarro, A., Young, M., Allan, B., Carnell, P., Macreadie, P., and Ierodiaconou, D. (2020). The Application of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) to Estimate above-Ground Biomass of Mangrove Ecosystems. Remote Sensing of Environment J. 242:111747. [DOI:10.1016/j.rse.2020.111747]
19. Iglhaut, J., Cabo, C., Puliti, S., Piermattei, L., Connor, J., and Rosette, J. (2019). Structure from Motion Photogrammetry in Forestry: A Review. Current Forestry Reports J. 5:3. 55-68. [DOI:10.1007/s40725-019-00094-3]
20. Kabiri, K., Rezai, H., and Moradi, M. (2020). A Drone-Based Method for Mapping the Coral Reefs in the Shallow Coastal Waters - Case Study: Kish Island, Persian Gulf. Earth Science Informatics J. 13:4. 65-74. [DOI:10.1007/s12145-020-00507-z]
21. Panagiotidis, D., Abdollahnejad, A., Surový, P., and Chiteculo, V. (2016). Determining Tree Height and Crown Diameter from High-Resolution UAV Imagery. International J of Remote Sensing. 38:8.2392-2410. [DOI:10.1080/01431161.2016.1264028]
22. Tanhuanpaa, T., Saarinen, N., Kankare, V., Nurminen, K., Vastaranta, M., Honkavaara, E., Karjalainen, M., Yu, X., Holopainen, M., Hyyppä, J., Tanhuanpää, T., Saarinen, N., Kankare, V., Nurminen, K., Vastaranta, M., Honkavaara, E., Karjalainen, M., Yu, X., Holopainen, M., and Hyyppä, J. (2016). Evaluating the Performance of High-Altitude Aerial Image-Based Digital Surface Models in Detecting Individual Tree Crowns in Mature Boreal Forests. Forests J. 7:12.143. [DOI:10.3390/f7070143]
23. Goldbergs, G., Shaun Levick, S., Edwards, A., Goldbergs, G., Maier, S., Levick, S., and Edwards, A. (2018). Efficiency of Individual Tree Detection Approaches Based on Light-Weight and Low-Cost UAS Imagery in Australian Savannas. Remote Sensing J. 10:2.161. [DOI:10.3390/rs10020161]
24. Fankhauser, K., Strigul, N., and Gatziolis, D. (2018). Augmentation of Traditional Forest Inventory and Airborne Laser Scanning with Unmanned Aerial Systems and Photogrammetry for Forest Monitoring. Remote Sensing J. 10:10.1-17. [DOI:10.3390/rs10101562]
25. Daryaei, A., Sohrabi, H., Atzberger, C., and Immitzer, M. (2020). Fine-Scale Detection of Vegetation in Semi-Arid Mountainous Areas with Focus on Riparian Landscapes Using Sentinel-2 and UAV Data. Computers and Electronics in Agriculture J. 177:105686. [DOI:10.1016/j.compag.2020.105686]
26. Miraki, M., Sohrabi, H., Fatehi, P., and Kneubuehler, M. (2021). Individual Tree Crown Delineation from High-Resolution UAV Images in Broadleaf Forest. Ecological Informatics J. 61:101207. [DOI:10.1016/j.ecoinf.2020.101207]
27. Peña, J., I de Castro, A., Torres-Sanchez, J., Andújar, D., San Martín, C., Dorado, J., Fernández-Quintanilla, C., and López-Granados, F. (2018). Estimating Tree Height and Biomass of a Poplar Plantation with Image-Based UAV Technology. AIMS Agriculture and Food J. 3:3. 13-23. [DOI:10.3934/agrfood.2018.3.313]
28. Otero, V., Van De Kerchove, R., Satyanarayana, B., Martínez-Espinosa, C., Fisol, M. A. Bin, Ibrahim, M. R. Bin, Sulong, I., Mohd-Lokman, H., Lucas, R., and Dahdouh-Guebas, F. (2018). Managing Mangrove Forests from the Sky: Forest Inventory Using Field Data and Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Imagery in the Matang Mangrove Forest Reserve, Peninsular Malaysia. Forest Ecology and Management J. 411:35-45. [DOI:10.1016/j.foreco.2017.12.049]
29. Guerra-Hernandez, C., Silva, C., Soares, B., Gonzalez-Ferreiro, S., and Varela, D. (2019). Predicting Growing Stock Volume of Eucalyptus Plantations Using 3-D Point Clouds Derived from UAV Imagery and ALS Data. Forests J. 10:10. 905. [DOI:10.3390/f10100905]
30. Lu, J., Wang, H., Qin, S., Cao, L., Pu, R., Li, G., and Sun, J. (2020). Estimation of Aboveground Biomass of Robinia Pseudoacacia Forest in the Yellow River Delta Based on UAV and Backpack LiDAR Point Clouds. International J of Applied Earth Observation and Geoinformation. 86:102014. [DOI:10.1016/j.jag.2019.102014]
31. Mahmoudi, M., Pourebrahim, S., Danehkar, A., and Etemadi. H. (2021). Determination of the Biomass Allometry Equation and Carbon Calculation of Avicennia Marina Shrub in the Nayband Bay. J of Aqua. Eco 1:11.26-35. (In Persian)
32. Shaltout, K. H., Ahmed, M. T., Alrumman, S. A., Ahmed, D. A., and Eid, E. M. (2021). Standing Crop Biomass and Carbon Content of Mangrove Avicennia Marina (Forssk.) Vierh. along the Red Sea Coast of Saudi Arabia. Sustainability J. 13:24.13996. [DOI:10.3390/su132413996]
33. Walkley, A., and Black, I. A. (1934). An examination of the Degtjareff method for determining soil organic matter, and a proposed modification of the chromic acid titration method. Soil science J. 37:1. 29-38. [DOI:10.1097/00010694-193401000-00003]
34. Abib, S., and Chandani, A. (2012). A Pilot Study for the Estimation of above Ground Biomass and Litter Production in Rhizophora Mucronata Dominated Mangrove Ecosystems in the Island of Mauritius. Coastal Develpopment J. 16:1.40-49.
35. Owers, C. J., Rogers, K., and Woodroffe, C. D. (2018). Spatial Variation of Above-Ground Carbon Storage in Temperate Coastal Wetlands. Estuarine, Coastal and Shelf Science J. 210:55-67. [DOI:10.1016/j.ecss.2018.06.002]
36. Fu, W., and Wu, Y. (2011). Estimation of Aboveground Biomass of Different Mangrove Trees Based on Canopy Diameter and Tree Height. Procedia Environmental Sciences J. 10: 89-94. [DOI:10.1016/j.proenv.2011.09.343]
37. Askari, M., Homaei, A., Kamrani, E., Zeinali, F., and Andreetta. A. (2021). Estimation of Carbon Pools in the Biomass and Soil of Mangrove Forests in Sirik Azini Creek, Hormozgan Province (Iran). Environmental Science and Pollution Research J. 29:16 . 23712-23720. [DOI:10.1007/s11356-021-17512-4]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA


XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Miraki M, Sohrabi H, Immitzer M. Estimating biomass and carbon storage of mangrove forests using UAV-image-derived variables. JGST 2024; 13 (3) : 1
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1145-fa.html

میرکی مژده، سهرابی هرمز، ایمیتزر مارکوس. برآورد زیتوده و ذخیره کربن جنگل های مانگرو با استفاده از متغیرهای مستخرج از تصاویر پهپاد. علوم و فنون نقشه برداری. 1402; 13 (3) :1-11

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1145-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 13، شماره 3 - ( 12-1402 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology