باستخدام Landsat و NDVI لخريطة تغيير الغطاء النباتي
يتم استخدام صور الأقمار الصناعية وتقنيات الاستشعار عن بعد لمراقبة صحة وحالة الغطاء النباتي عبر النظم الإيكولوجية. تتيح البيانات التي تم جمعها عبر نطاقات طيفية متعددة من قبل برنامج Landsat طويل الأجل للباحثين حساب مؤشر الغطاء النباتي المتطبيع (NDVI) ، والذي يستخدم لتتبع التغييرات في صحة النبات والغطاء الأرضي مع مرور الوقت.
يسلط جهودان حديثان الضوء على تنوع هذا النهج: يتتبع المرء انتشار الأعشاب السنوية الغريبة عبر مراعي الولايات المتحدة الغربية ، والآخر يطبق التعلم الآلي على NDVI للكشف عن علامات التوتر المبكرة في المستنقعات الساحلية.
تتبع انتشار الأعشاب الغازية في Biome SageBrush
إن Biome SageBrush في غرب الولايات المتحدة يتعرض لضغوط متزايدة من الأعشاب السنوية الغازية. الأعشاب الغازية مثل Cheatgrass (Bromus tectorum) تنتشر بسرعة ، وتجمع النباتات الأصلية ، وزيادة بشكل كبير من مخاطر الحرائق الهشيم.
لمراقبة هذا التهديد المتزايد ، طور الباحثون منتجًا أسبوعيًا للبيانات يقدر الغطاء الكسري لأنواع العشب السنوي الغريب (EAG) باستخدام صور Landsat. يشير الغطاء الكسري إلى نسبة سطح الأرض المغطاة بنوع معين من الأنواع أو الغطاء الأرضي داخل منطقة معينة ، وعادة ما يتم التعبير عنها كنسبة مئوية أو عشرية بين 0 و 1.
توفر مجموعة البيانات هذه الخرائط الأسبوعية من منتصف أبريل وحتى أواخر يونيو ، حيث تلتقط الظروف في الوقت الفعلي مع تأخر 7-13 يومًا بعد اكتساب الأقمار الصناعية. يعتمد التحليل على NDVI والمؤشرات الطيفية الأخرى المحسوبة من صور Landsat المنسقة وصور Sentinel-2 (HLS). 16 من الأنواع العشبية الغريبة وأنواع العشب المعمر الأصلي يتم تتبع كل أسبوع. تساعد مجموعة البيانات هذه مديري الأراضي في تحديد المناطق المعرضة لخطر كبير من التدهور أو إطلاق النار وتحديد أولويات مكان تركيز جهود التخفيف أو الاستعادة.
البيانات:
داهال ، د.
تحذيرات مبكرة من انخفاض المستنقعات من خلال النمذجة تحت الأرض
يستخدم العلماء أيضًا بيانات Landsat و NDVI ، ولكن للكشف عن الكثير من التغييرات الدقيقة في مستنقعات الملح الساحلية في جورجيا. دراسة نشرت في وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم يصف تطوير نموذج مرونة النظام الإيكولوجي تحت الأرض (BERM). يدمج نموذج التعلم الآلي مؤشرات الغطاء النباتي المشتق من Landsat مع البيانات البيئية للتنبؤ بالانخفاضات في الكتلة الحيوية تحت الأرض. يتم استخدام البيانات لتحليل صحة أنظمة الجذر التي تجمع تربة المستنقعات معًا.
ما يجعل هذا العمل مهمًا هو أن العديد من المستنقعات تبدو صحية من الأعلى ، حتى مع تدهور هيكلها تحت الأرض. بمقارنة NDVI والبيانات الطيفية الأخرى مع مرور الوقت ، يمكن للنموذج التنبؤ بمكان حدوث الإجهاد تحت السطحي. تم التحقق من صحة هذه التنبؤات من خلال أخذ العينات المجال للكتلة الحيوية الجذرية والقياسات الفائقة الطيف.
يوفر هذا النهج نظام تحذير مبكر للأنظمة الإيكولوجية المستنقعات التي قد تمر دون أن يلاحظها أحد حتى ينهار بالفعل.
الدراسة:
Runion ، KD ، Alber ، M. ، Mishra ، Dr ، Lever ، MA ، Hladik ، CM ، & O’Connell ، JL (2025). علامات الإنذار المبكر من غرق المستنقعات الملحية التي أشار إليها الضعف على نطاق واسع من انخفاض الكتلة الحيوية للنبات تحت الأرض. وقائع الأكاديمية الوطنية للعلومو 122(26) ، E2425501122. doi: /10.1073/pnas.242550112
مرجع إضافي
Roche ، MD ، Crist ، Mr ، Aldridge ، CL ، Sofaer ، HR ، Jarnevich ، CS ، & Heinrichs ، JA (2024). معدلات التغيير في الغطاء العشبي السنوي الغازي لإبلاغ إجراءات الإدارة في النظم الإيكولوجية Sagebrush. المراعيو 46(6) ، 183-194. doi: 10.1016/j.rala.2024.10.001
