نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

استادیار، گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه کردستان، سنندج، ایران

چکیده

تبخیر و تعرق مرجع یکی از مهم­ترین پارامترهای موردنیاز جهت تعیین نیاز آبی گیاهان، انجام مطالعات اقلیمی و هیدرولوژیکی و مدیریت منابع آب است. هدف از این پژوهش، پهنه­بندی تبخیر و تعرق مرجع با بهره­گیری از تصاویر سنجنده MODIS بود که در حوضه سفیدرود انجام شد. برای این منظور، از بین محصولات سنجنده MODIS، دمای سطح زمین انتخاب و بر اساس آن، مقادیر دماهای حداقل و حداکثر روزانه هوا برای محدوده مطالعاتی با به‌کارگیری دو مدل رگرسیون خطی چندگانه و مدل غیرخطی مبتنی بر ماشین بردار پشتیبان مدل­سازی شد. نقشه پهنه­بندی تبخیر و تعرق مرجع برای محدوده مطالعاتی به روش هارگریوز-سامانی تهیه شد. در ادامه با بسط یک مدل رگرسیون خطی، تبخیر و تعرق مرجع حاصل از روش هارگریوز-سامانی به تبخیر و تعرق مرجع به روش فائو-پنمن-مانتیث تبدیل و نقشه پهنه­بندی آن برای منطقه مورد مطالعه استخراج شد. بر اساس تحلیل­های انجام شده، مدل­های ماشین بردار پشتیبان و رگرسیون چندمتغیره به ترتیب برای مدل­سازی دماهای حداقل و حداکثر انتخاب و ضریب تعیین تعدیل شده حاصل از اعتبارسنجی متقابل برای آن‌ها به­ترتیب 81/0 و 92/0 به­دست آمد. نتایج حاصله حاکی از امکان برآورد مکانی تبخیر و تعرق مرجع با دقتی مناسب بر اساس الگوریتم مبتنی بر استفاده تلفیقی از داده­های ماهواره‌ای دمای سطح زمین و مدل­های آماری بود. پهنه­بندی تبخیر و تعرق مرجع می­تواند برای هر منطقه دلخواه تنها با در دست داشتن اطلاعات هواشناسی چند نقطه ایستگاهی و با بهره­گیری از دماهای سطح زمین حاصل از تصاویر ماهواره‌ای استخراج شود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله [English]

Application of Land Surface Temperature Extracted from Satellite Images for Zoning Reference Evapotranspiration

نویسندگان [English]

  • Younes Khoshkhoo
  • Saman Nikmehr

Assist. Professor. Department of Water Science and Engineering, Faculty of Agriculture, University of Kurdistan, Sanandaj, Iran

چکیده [English]

Reference evapotranspiration is one the most important climatic parameters to determine crop water requirement, climatic and hydrological studies and water resources management. The aim of this study was spatial estimating and zoning of reference evapotranspiration using the MODIS sensor images performed for Sefidroud basin. For this purpose, among the MODIS sensor products, Land Surface Temperature was selected and based on that, daily values of maximum and minimum air temperatures were modeled for studied area using Multiple Linear Regression and non-linear model of Support Vector Machines-based. Then, map of reference evapotranspiration zoning was prepared for studied area using Hargreaves-Samani method. Afterwards, by developing a linear regression model, the extracted reference evapotranspiration from Hargreaves-Samani method was converted to the FAO-Penman-Monteith method and based on that, map of reference evapotranspiration zoning on the basis of the FAO-Penman-Monteith method was extracted for the study area. Based on performed analyses, Support Vector Machine and Multiple Linear Regression models were selected to model minimum and maximum air temperatures, respectively and by applying cross validation method, the adjusted coefficient of determination for these models obtained was 0.81 and 0.92. The results showed that it is possible to make spatial estimation of reference evapotranspiration with an appropriate accuracy by considering an algorithm on the basis of combining satellite-based Land Surface Temperatures and statistical models. Zoning of reference evapotranspiration for any region can be extracted by only having some meteorological data in few point stations and by utilization from the satellite-extracted Land Surface Temperatures.

کلیدواژه‌ها [English]

  • FAO-Penman-Monteith
  • Regression Model
  • Remote Sensing
  • Water Requirement
Allen, R. G., Pereira, L. S., Raes, D. and Smith, M. (1998). Crop evapotranspiration. Guidelines for computing crop water requirements. Irrigation and Drainage Paper FAO56, 300 P.
Benali, A., Carvalho, A., Nunes, J., Carvalhais, N. and Santos, A. (2012). Estimating air surface temperature in Portugal using MODIS LST data. J. Remote Sens. Environ., 124, 108–121.
Chatzithomas, C. D. and Alexandris, S.G. (2015). Solar radiation and relative humidity based, empirical method, to estimate hourly reference evapotranspiration. J. Agri. Water Manag., 152, 188–197.
Chuan, Z. L., Deni, S. M., Fam, S. F. and Ismail, N. (2020). The Effectiveness of a probabilistic principal component analysis model and expectation maximization algorithm in treating missing daily rainfall data. Asia-Pac. J. Atmospheric Sci., 56(1), 119-129.
Dimitriadou, S. and Nikolakopoulos, K. G. (2021). Reference evapotranspiration (ETo) methods implemented as ArcMap models with remote-sensed and ground-based inputs, examined along with MODIS ET, for Peloponnese, Greece. ISPRS Int. J. Geo-Inf., 10, 390. https:// doi.org/10.3390/ijgi10060390
Esmaeili, S., Khoshkhoo, Y., Babaei, K. and Asadi Oskouei, E. (2018a). Estimating rice actual evapotranspiration using METRIC algorithm in a part of the North of Iran. J. Soil Water Conserv. 24(6), 105-122 [In Persian].
Firouzi Nezamabadi, F. and Kaviani, A. (2015). Introduction of energy balance algorithms to calculate the actual evapotranspiration using remote sensing techniques. The 1st Int. Conference on Earth Space and Clean Energy, Ardebil, Iran [In Persian].
Hargreaves, G. H. and Samani, Z. A. (1985). Reference crop evapotranspiration from temperature. j. Applied engineering in agriculture, 1(2), 96-99.
Esmaeili, S. Khoshkhoo, Y. and Abdollahi, M. (2018b). Estimating daily and monthly air temperature parameters at Kurdistan province using MODIS sensor images. J. Soil Water Res., 49(2), 413-423 [In Persian].
Kitsara, G., Papaioannou, G., Retalis, A., Paronis, D. and Kerkides, P. (2018). Estimation of air temperature and reference evapotranspiration using MODIS land surface temperature over Greece, Int. J. Remote Sens. 39(3), 924-948, DOI: 10.1080/01431161.2017.1395965.
Li, Z. L., Tang, R. L., Wan, Z. M., Bi, Y. Y., Zhou, C. H., Tang, B. H. and Zhang, X. Y. (2009). A review of current methodologies for regional evapotranspiration estimation from remotely sensed data. J. Sens. 9(5), 3801-3853.
Lin, S., Moore, N. J., Messina, J. P., DeVisser, M. H. and Wu, J. (2012). Evaluation of estimating daily maximum and minimum air temperature with MODIS data in east Africa. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 18, 128-140.
Liu, H., Zhang, R. and Li, Y. (2014). Sensitivity analysis of reference evapotranspiration (ETo) to climate change in Beijing, China. J. Desal. Water Treat. 52(13), 2799-2804.
Liu, Z., Ballantyne, A. P. and Cooper, L.A. (2019). Biophysical feedback of global forest fires on surface temperature. Nat. Commun., 10.
Maeda, E. E., Wiberg, D. A. and Pellikka, P. K. (2011). Estimating reference evapotranspiration using remote sensing and empirical models in a region with limited ground data availability in Kenya. J. Appl. Geogr. 31(1), 251-258.
Mildrexler, D. J., Zhao, M. and Running, S. W. (2011). A global comparison between station air temperatures and MODISl and surface temperatures reveals the cooling role of forests. J. Geophys. Res., 116, 1–15.
Pereira, L. S., Allen, R. G., Smith, M. and Raes, D. (2015). Crop evapotranspiration estimation with FAO 56: Past and future. J. Agri. Water Manag., 147, 4–20.
Rezaei Banafsheh, M., Jahanbakhsh, S. and Valizadeh Kerman, Kh. (2014). Estimation of actual evapotranspiration in Sefidrud basin using satellite image processing. J. Geographical Space. 13(44), 241-262 [In Persian].
Shen, S. and Leptoukh, G. G. (2011). Estimation of surface air temperature over central and eastern Eurasia from MODIS land surface temperature. J. Environ. Res. Let., 6, 1-8.
Urban, M., Eberle, J., Huttich, C., Schmullius, C. and Herold, M. (2013). Comparison of satellite-derived land surface temperature and air temperature from meteorological stations on the Pan-Arctic scale. J. Remote Sens. 5, 2348–2367.
Yarahmad, J. and Rahimikhoob, A. (2014). Adjustment of Hargreaves equation by replacing land surface temperature instead of air temperature for estimating reference crop evapotranspiration. J. Soil Water Conserv., 21(6) 239-254 [In Persian].
Zhu, W., Lu, A. and Jia, S. (2013). Estimation of daily maximum and minimum air temperature using MODIS land surface temperature products. J. Remote Sens. Environ., 130, 62 –73.