[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
:: دوره 12، شماره 2 - ( 11-1401 ) ::
دوره 12 شماره 2 صفحات 61-47 برگشت به فهرست نسخه ها
تعیین مناطق مستعد شیوع بیماری زنگ گندم با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای
پروین حسن تیموری*، محمدرضا مباشری
چکیده:   (139 مشاهده)
گندم یکی از مهمترین غلات در جهان به شمار می­آید و نقش بسیار مهمی در چرخه­ی اقتصادی جامعه دارد. بنابراین توجه به سلامت آن از اهمیت بالایی برخوردار است. این گونه‌ی گیاهی تحت تاثیر عوامل طبیعی و انسانی مختلف دچار بیماری می‌شود. بروز بیماری زنگ گندم در این گیاه موجب کاهش تولید و ایجاد اختلال در چرخه‌ی اقتصادی و مدیریتی در کشور می‌شود. به همین علت پیش‌بینی و پیشگیری از وقوع بیماری زنگ گندم، یکی از دغدغه‌های اصلی مدیریتی به شمار می­رود. در این رابطه روشی که بتواند شرایط وقوع بیماری را قبل از بروز آن مشخص کند، می‌تواند مفید واقع شود. با توجه به تحقیقات انجام شده، سه پارامتر دما، رطوبت و پوشش سبزینگی (NDVI)، مهمترین پارامترهای موثر در وقوع بیماری زنگ گندم هستند. در این پژوهش سعی شده است شرایط دمایی، رطوبتی و همچنین میزان پوشش سبزینگی (NDVI) مناسب، با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای استخراج و با برهم نشانی آنها، مناطقی که دارای پتانسیل شیوع بیماری زنگ گندم هستند، شناسایی شوند. منطقه‌ی مورد مطالعه در این پژوهش، کشور آرژانتین انتخاب شده است. تصاویر ماهواره‌ای بکار برده شده با استفاده از سنجنده مادیس با قدرت تفکیک مکانی یک کیلومتر اخذ شده است. خروجی نهایی به صورت ارائه یک تصویر با دو کلاس، شامل مناطق دارای پتانسیل شیوع بیماری زنگ گندم و مناطقی که شرایط وقوع بیماری زنگ گندم در آنها مهیا نیست، می‌باشد. همچنین بازه‌های دمایی، رطوبتی و سبزینگی (NDVI) مناسب برای رخداد بیماری معرفی گردیده و در نهایت الگوریتمی برای شناسایی مناطق دارای پتانسیل شیوع بیماری زنگ گندم ارائه شده است. با توجه به نتایج بدست آمده در این مقاله، وجود دمای بین 2 تا 37 درجه‌ی سانتی‌گراد، رطوبت بالای 19 درصد و NDVI بالای 0.3 به مدت سه روز متوالی، برای شیوع بیماری زنگ گندم مناسب تشخیص داده شده است که با شرایط اعلام شده در مطالعات میدانی مطابقت دارد. همچنین نتایج این ارزیابی نشان می‌دهد که دقت کلی حاصل برای شناسایی مناطق دارای پتانسیل شیوع بیماری زنگ گندم 70. 90 درصد می‌باشد.
شماره‌ی مقاله: 4
واژه‌های کلیدی: زنگ گندم، دما، رطوبت، سبزینگی، تصاویر مادیس، سنجش‌ازدور.
متن کامل [PDF 419 kb]   (57 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: فتوگرامتری و سنجش از دور
فهرست منابع
1. Belasque,L ,. Gasparoto. M. C. (2008). "Detection of mechanical and disease stresses in citrus plants by fluorescence spectroscopy. " OSA publishing , Applied Optics 47(11): 1922_1926. [DOI:10.1364/AO.47.001922]
2. Roelfs,A. P. ,R. P. Singh. (1992). "Rust Diseases of Wheat: Concepts and methods of disease management. " Mexico, D. F. : CIMMYT. 81 pages.
3. Sankaran,S. ,A. Mishra,R. Ehsani. (2010). "A review of advanced techniques for detecting plant diseases. " Computers and Electronics in Agriculture , 72(1): 1_13. [DOI:10.1016/j.compag.2010.02.007]
4. Omrani,E. , Mohtasabi,S. , Rafiee,Sh. , Hosseinpour,S. (2013). "A review on methods used in detection of plant diseases. " 5122_5136.
5. Nagarajan. S. S. H. (1976). "Preliminary studies on forecasting wheat stem rust appearance. " Elsevier Scientific Publishing Company. Agric. Meteorol , pp. 17:281-289. [DOI:10.1016/0002-1571(76)90032-7]
6. Melugin,S. ,S. William. (1984). "Denelopement of Regional Models that Use Meteorological Variables for Predicting Stripe Rust Disease on WInter Wheat. " Climate and Applied Meteorology , 23, 1234_1240. https://doi.org/10.1175/1520-0450(1984)023<1234:DORMTU>2.0.CO;2 [DOI:10.1175/1520-0450(1984)0232.0.CO;2]
7. Moshou, D. , C. Bravo, J. West, S. Wahlen, A. McCartney and H. Ramon. (2004). "Automatic detection of 'yellow rust' in wheat using reflectance measurements and neural networks. " Computers and Electronics in Agriculture , 44: 173_188. [DOI:10.1016/j.compag.2004.04.003]
8. Wang,H. ,Z. Ma. (2011). "Prediction of Wheat Stripe Rust Based on Support Vector Machine. " IEEE , 379_383. [DOI:10.1109/ICNC.2011.6022095]
9. Dutta, S., Singh, S. K., & Khullar, M. (2014). A case study on forewarning of yellow rust affected areas on wheat crop using satellite data. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 42(2), 335-342. [DOI:10.1007/s12524-013-0329-5]
10. Krishna, G. (2014). "ASSESSING WHEAT YELLOW RUST DISEASE THROUGH HYPERSPECTRALREMOTE SENSING. " The International Archives of the Photogrammetry Remote Sensing and Spatial Information Sciences , Volume XL-8. [DOI:10.5194/isprsarchives-XL-8-1413-2014]
11. Ashourloo,D. ,M. R. Mobasheri. (2014). "Developing Two Spectral Disease Indices for Detection of Wheat Leaf Rust (Pucciniatriticina). " Remote Sensing , 6, 4723-4740. [DOI:10.3390/rs6064723]
12. Wakie, T. T., Kumar, S., Senay, G. B., Takele, A., & Lencho, A. (2016). Spatial prediction of wheat septoria leaf blotch (Septoria tritici) disease severity in Central Ethiopia. Ecological Informatics, 36, 15-30. [DOI:10.1016/j.ecoinf.2016.09.003]
13. Pryzant, R., Ermon, S., & Lobell, D. (2017). Monitoring Ethiopian wheat fungus with satellite imagery and deep feature learning. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (pp. 39-47). [DOI:10.1109/CVPRW.2017.196]
14. Mobasheri,M. R,. Ranjbar,S.,(2017). "Diagnosis of fields infected with wheat rust disease Using Landsat images". Journal of Applied researches in Geographical Sciences, 44:7_24.
15. 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. [DOI:10.1016/j.compag.2018.07.002]
16. Mobasheri,M. R,. Khesali,E., (2019). " Prediction of areas at risk of frost using the NEAT model ". Scientific - Research Quarterly of Geographical Data (SEPEHR), 28: 41_52.
17. Mobasheri, M. R,. Darouei, P., (2019). "Wheat Leaf Rust Disease Severity Estimation Using Reflectance [DOI:10.29252/jgit.6.4.17]
18. Spectrum Coding Methods. " Journal of Geospatial Information Technology. 6(4):18_30.
19. Ruan, C., Dong, Y., Huang, W., Huang, L., Ye, H., Ma, H., ... & Ren, Y. (2021). Prediction of Wheat Stripe Rust Occurrence with Time Series Sentinel-2 Images. Agriculture, 11(11), 1079. [DOI:10.3390/agriculture11111079]
20. Guo, A., Huang, W., Dong, Y., Ye, H., Ma, H., Liu, B., ... & Geng, Y. (2021). Wheat yellow rust detection using UAV-based hyperspectral technology. Remote Sensing, 13(1), 123. [DOI:10.3390/rs13010123]
21. Mobasheri, M. R,. Khesali,E,. Ghorbani,. A. R. ,(2018). "An Attempt in Presenting a Model for Temperature Determination at Near Land Surface Using Modis Image. " 13th Symposium on Advances in Sceince and Technoligy.
22. Peng, G. , Li, J. , Chen, Y. , Norizan, A. P. , & Tay, L. (2006). "High-resolution surface relative humidity computation using MODIS image in Peninsular Malaysia. " Chinese Geographical Science , 16(3), 260-264. [DOI:10.1007/s11769-006-0260-6]
23. Javadnia,E. M. R. Mobasheri. (2009). "MODIS NDVI quality enhancement using ASTER images. " Journal of agricultural science and technology , pp. 11,549-558.
24. Sokolova,M. , N. Japkowicz, and S. Szpakowicz. (2006). "Beyond accuracy, F-score and ROC: a family of discriminant measures for performance evaluation. " in Australasian Joint Conference on Artificial Intelligence , pp. 1015-1021. [DOI:10.1007/11941439_114]
25. Anderson. A. (2008). "A thermal-based remote sensing techniqus for routins mapping of land-surface carbon, water and energy fluxes from field to regional. " Remote Sensing of Environment , pp. 112(12): p. 4227-4241. [DOI:10.1016/j.rse.2008.07.009]
26. Galway, J. (1956). "The Lifted Index as a Predictor of Latent Instability. " Blamer Meteor , pp. Soc: 37,528-59. [DOI:10.1175/1520-0477-37.10.528]
27. Kaufman,Y. J, B. C. Gao. (1992). "Remote sensing of water vapor in the near IR from EOS/MODIS. " Geoscience and Remote sensing , pp. 30(5),871-884. [DOI:10.1109/36.175321]
28. KNMI. (2000). "Koninklijk Nederland Meteorological Institut".
29. Hedayatifard, M. (2014). "Interactive selection of regions with specific climatological parameters using MODIS images. " Master of Science, KNT University.
30. Buck, A. L. , J. Appl. (1981). "New equations for computing vapor pressure and enhancement factor. " Meteorol , 20, 1527-1532. https://doi.org/10.1175/1520-0450(1981)020<1527:NEFCVP>2.0.CO;2 [DOI:10.1175/1520-0450(1981)0202.0.CO;2]
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:

hasanteimouri P, mobasheri M. Determination of the susceptible areas to wheat rust outbreak using threshold values and satellite images. JGST 2023; 12 (2) :47-61
URL: http://jgst.issge.ir/article-1-1061-fa.html

حسن تیموری پروین، مباشری محمدرضا. تعیین مناطق مستعد شیوع بیماری زنگ گندم با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای. نشریه علمی پژوهشی علوم و فنون نقشه برداری 1401; 12 (2) :61-47

URL: http://jgst.issge.ir/article-1-1061-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 12، شماره 2 - ( 11-1401 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology