نوع مقاله : علمی - پژوهشی
نویسندگان
1 گروه سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشکده جغرافیا و علوم محیطی، دانشگاه حکیم سبزواری، سبزوار، ایران
2 مربی گروه سنجش از دور و GIS، دانشگاه شهید بهشتی
3 دکترای سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، گروه سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشکده جغرافیا، دانشگاه تهران
4 گروه سنجش از دور و GIS، دانشکده جغرافیا دانشگاه تهران
چکیده
تعیین نحوه اثرگذاری محتوای بیوشیمیایی برگ بر بازتاب و رفتار طیفی آن از طریق سنجش از دور میتواند به درک فرایند اکوسیستم و پارامترهای آن نظیر تنش آبی گیاه کمک شایان توجهی نماید. در این پژوهش به تحلیل کمی اثر پارامترهای برگ شامل مقدار کلروفیل برگ، ساختار برگ و محتوای آب آن بر میزان بازتاب پرداخته شده است. برای این منظور از مدل انتقال تابش PROSPECT که برای شبیهسازی رفتار طیفی برگ گیاهان توسعه داده شده استفاده گردیده است. نتایج تحقیق حاکی از آن است که افزایش کلروفیل با اثر بر کاهش انعکاس، منجر به افزایش میزان شاخصهای گیاهی مثلثی میشود. در محدوده مرئی، امکان تشخیص گیاهان تک لپهای، دو لپهای و همچنین گیاهان پیر وجود دارد. همچنین در محدوده مادون قرمز نزدیک، میزان انعکاس در گیاهان پیر و بدون ساختار، گیاهان دو لپهای و گیاهان تک لپهای به ترتیب کاهش مییابد. خشک شدن گیاه تا مراحلی تاثیر چندانی روی بازتاب ندارد ولی خشکیدن بیشتر از یک مقدار معین باعث افزایش چشمگیر بازتاب بویژه خارج از باندهای جذبی آب میشود. لذا با پیدا کردن نقاط بحرانی منحنی بازتاب در مقابل محتوای آب میتوان به تشخیص تنشهای شدید آبی در گیاهان کمک نمود. با بررسی نمودارها میتوان پی برد که نقطه بحرانی در حوالی محتوای آب 03/0 الی 04/0 g⁄〖cm〗^2 اتفاق میافتد. در مدل PROSPECT اثر خاک زمینه در بازتاب طیفی گیاهان در نظر گرفته نمیشود، لذا استفاده از مدلهایی نظیر SAIL و SLC که برای این منظور ارتقاء یافتهاند، پیشنهاد می-شود.
کلیدواژهها
عنوان مقاله [English]
Sensitivity analysis of the spectral response of the plant leaf to the biophysical-biochemical variables using the PROSPECT radiative transfer model
نویسندگان [English]
- Elaheٍ Akbari 1
- M Hajeb 2
- Mehrdad Jeihouni 3
- Saeid Hamzeh 4
1 Department of Remote sensing and Geographic Information System, Faculty of Geography and Environmental sciences, Hakim sabzevari University, Sabzevar, Iran
2 Lecturer of Remote Sensing & GIS Dep., Shahid Beheshti University
4 Department of Remote Sensing and GIS, Faculty of Geography, University of Tehran
چکیده [English]
To determine the effect of the leaf biochemical contents on its spectral reflectance behavior via remote sensing (RS) can help to understand the process of the ecosystem and its parameters such as plant water stress. The present study aimed to do a quantitative analysis of the effect of leaf parameters, including the amount of leaf chlorophyll, leaf structure, and leaf water content, on the leaf spectral reflectance. To this end, the PROSPECT radiative transfer model which developed to simulate the spectral behavior of plant leaves, was employed. The research results showed that the increase of chlorophyll with the effect of reducing the leaf spectral reflectance leads to the increase of Triangular Vegetation Indices (TVIs). In the visible light spectrum, it is possible to distinguish monocotyledons (monocots), dicotyledons (dicots), and old plants. Also, in the near-infrared (NIR) light spectrum, the amount of reflection decreases in old and unstructured plants, dicotyledonous plants, and monocotyledonous plants, respectively. The drying of the plant does not have much effect on the reflection, but drying more than a certain amount causes a significant increase in the reflection, especially outside the water absorption spectra. Therefore, finding the critical points of the reflectance curve against the water content can contribute to detecting severe water stress in plants. By examining the graphs, it can be observed that the critical point occurs about the water content of 0.03 to 0.04 g⁄〖cm〗^2 . In the PROSPECT radiative model, the effect of soil on the spectral reflectance of plants is not considered. Therefore, it is recommended to use models such as SAIL and SLC that have been upgraded for this purpose.
کلیدواژهها [English]
- Radiative transfer model
- leaf chlorophyll
- leaf structure
- leaf water content
- PROSPECT