Spatial Modeling of Soil Salinity Using Remote Sensing, GIS, and Field Data
Die Umweltschäden, die die Versalzung verursachen kann, sind enorm. Im Anfangsstadium verringert die Bodenversalzung die Bodenproduktivität, in fortgeschrittenen Stadien jedoch tötet die Versalzung die gesamte Vegetation und verwandelt fruchtbares und produktives Land in unfruchtbares Ödland.
Fernerkundungsdaten bieten ein großes Potenzial für die Überwachung dynamischer Prozesse, einschließlich der Versalzung. Jede Integration von Felddaten, GIS und Fernerkundung wird als unzureichend angesehen, wenn nicht einige starke statistische Maßnahmen eingeführt werden. Diese Studie hat den Nutzen der Verwendung von Satellitenbildern bei der Erstellung genauer Bodenversalzungskarten gezeigt.
Mais und Luzerne wurden als Indikatoren für den Salzgehalt des Bodens ausgewählt. Fünf Bilder wurden von Aster, Ikonos und Landsat aufgenommen, um die Korrelation zwischen dem gemessenen Bodensalzgehalt und den Fernerkundungsdaten zu überprüfen.
Die Beobachtungsdaten wurden in Verbindung mit den Satellitenbildern verwendet. Zur Vorhersage des Bodensalzgehalts aus Fernerkundungsdaten wurden drei Modelle angewandt: das Modell der gewöhnlichen kleinsten Quadrate (OLS), das räumlich autoregressive Modell (SAR) und das modifizierte Kriging-Modell.
Diese Studie hat eine effizientere und genauere Methode zur Schätzung des Bodensalzgehalts anhand von Fernerkundungsdaten aufgezeigt, die die Bemühungen um eine nachhaltige Landwirtschaft unterstützen dürfte.
| ISBN: | 9783639065978 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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