مجله جنگل ایران

مجله جنگل ایران

بررسی قابلیت داده‌های ماهواره‌های لندست 8 و سنتینل 2 در برآورد مشخصه‌های کمّی توده در جنگل‌های پهن‌برگ استان گلستان

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانش‌آموخته دکتری مدیریت جنگل، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، ایران
2 استاد گروه جنگلداری، دانشکدۀ منابع طبیعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری
3 دانشیار گروه مدیریت جنگل، دانشکدۀ علوم جنگل، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
4 دانشیار گروه علوم اطلاعات جغرافیایی و رصد زمین (ITC)، دانشگاه توئنته، هلند
10.22034/ijf.2025.453472.1985
چکیده
مقدمه: کسب اطلاعات بهنگام از وضعیت کمی و کیفی جنگل‌ها در مدیریت اکوسیستم، طراحی طرح‌های مدیریتی و حفاظتی لازم است. با توجه به نقش جنگل‌های هیرکانی در حفظ تنوع زیستی، تعدیل آب‌وهوا، ارزش‌های محیط زیستی و اقتصادی و حفاظت از آب و خاک و هزینۀ زیاد و زمان‌بر بودن اندازه‌گیری مشخصه‌های کمّی توده جنگل از طریق روش‌های میدانی، استفاده از داده‌های سنجش از دور و مدل‌سازی اطلاعات زیادی را در این زمینه فراهم می‌کنند، به‌طوری که نیاز کمتری به انجام دادن کارهای میدانی است. هدف از این پژوهش بررسی قابلیت ماهواره‌های لندست 8 و سنتینل 2 در برآورد مشخصه‌های کمّی رویه زمینی در هکتار و حجم در هکتار در بخش‌هایی جنگل‌های پهن‌برگ استان گلستان است.
مواد و روش‌ها: در این پژوهش برای برداشت اطلاعات زمینی 230 قطعه ‌نمونۀ دایره‌ای به مساحت 1000 متر مربع با روش نمونه‌برداری سیستماتیک و شبکۀ 100×100 متر در پنج رویشگاه کردکوی، شصت کلاته، زرین گل، سرخداری و لوه پیاده شد. مرکز جغرافیایی هر قطعه ‌نمونه با استفاده از دستگاه سیستم موقعیت‌یاب جهانی تفاضلی (DGPS) ثبت شد. در هر قطعه نمونه نوع گونه، قطر برابرسینه بیشتر از 5/12سانتی‌متر و ارتفاع درختان اندازه‌گیری شد. سپس حجم در هکتار، رویه زمینی در هکتار در هر قطعه ‌نمونه محاسبه شد. پس از پردازش تصاویر و تهیۀ شاخص‌های گیاهی (NDVI، RVI، EVI،GNDVI،PCA،SAVI، IPVIو DVI)، ارزش‌های رقومی متناظر با قطعات نمونۀ زمینی از باندهای طیفی استخراج شد. تحلیل عدم قطعیت نتایج نیز با استفاده از روش مونت‌کارلو انجام گرفت. مدل‌سازی داده‌ها به دو روش رگرسیون چندمتغیرۀ خطی و الگوریتم جنگل‌ تصادفی انجام گرفت. در این تحقیق برای برآورد مشخصه‌های کمّی از مجموع 230 قطعه نمونه، 175 قطعه نمونه (75 درصد) در فرایند مدل‌سازی به کار گرفته شده و 55 قطعه نمونه (25 درصد) به‌منظور اعتبارسنجی در الگوریتم‌های داده‌کاوی استفاده شدند.
یافته‌ها: براساس نتایج حاصل از برآورد مشخصه‌های کمّی رویه زمینی و حجم در هکتار با استفاده از رگرسیون چندمتغیرۀ خطی و داده‌های لندست 8، درصد مجذور میانگین مربعات خطا به‌ترتیب 72/50 و 06/47 و برای داده‌های سنتینل 2 به‌ترتیب 66/48 و 89/45 حاصل شد. نتایج حاصل از برآورد دو مشخصۀ یادشده با استفاده از الگوریتم جنگل‌ تصادفی و داده‌های لندست 8 به‌ترتیب 53/44 و 28/41 درصد و برای داده‌های سنتینل 2 به‌ترتیب 21/44 و 66/39 حاصل شد.
نتیجه‌گیری: به‌طور کلی نتایج تحقیق نشان داد که الگوریتم جنگل‌ تصادفی و داده‌های سنتینل 2 در برآورد مشخصه‌های کمّی رویه زمینی و حجم در هکتار نتایج بهتری به میزان حدود 6 تا 11 درصد نسبت به روش رگرسیون خطی و داده‌های لندست 8 ارائه داد. نتایج آنالیز عدم قطعیت نیز نشان داد که میانگین برآورد‌شدۀ مشخصه‌های کمّی حجم و رویه زمینی در هکتار در محدودۀ حدود اطمینان (5/97–5/2) قرار دارد که نشان‌دهندۀ انتخاب مناسب مدل است. در مجموع می‌توان گفت رویکرد استفاده‌شده در این تحقیق حاکی از قابلیت متوسط در برآورد مشخصه‌های کمّی رویه زمینی و حجم در هکتار جنگل است.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Investigating the capability of Landsat -8 and Sentinel- 2 satellites in estimating the quantitative characteristics of stands in the Hyrcanian broadleaved forests of Golestan province

نویسندگان English

S.Z. Seyed Mousavi 1
A Fallah 2
J. Mohammadi 3
R. Darvishzadeh 4
1 Ph.D. Student Dept. of Forestry, Forest Science Faculty, Gorgan University of Agricultural Sciences & Natural Resources, Gorgan, Iran.
2 Prof., Dept. of Forestry, Faculty of Natural Resources, Sari University of Agricultural Sciences and Natural Resources, Mazandaran, I. R. Iran.
3 Associate Prof., Dept. of Forestry, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources, Gorgan, Iran.
4 Associate Prof., Dep. of Geo-Information Science and Earth Observation (ITC), University of Twente, P.O. Box 217, 7500 AE Enschede, The Netherlands.
چکیده English

Introduction: Obtaining timely information on the qualitative and quantitative characteristics of forests is useful in ecosystem management, designing management and protection plans. Considering the role of Hyrcanian forests in maintaining biological diversity, adjusting climate, environmental and economic values, and protecting water and soil, and the high cost and time-consuming nature of measuring the quantitative characteristics of the forests through field methods, remote sensing application and modeling provide a lot of information in this field so that there is less need to do field work. The purpose of this research is to investigate the capability of Landsat-8 and Sentinel-2 satellites in estimating quantitative characteristics of stands in broadleaved forests of Golestan province.
Materials and methods: In this study, 230 circular sample plots with an area of 1000 square meters were measured using a systematic sampling method and a 100x100 meter grid in five sites of Kordkoy, Shasat Kalateh, Zarrin Gol, Sukhdari and Loveh. The geographic center of each plot was recorded using a Differential Global Positioning System (DGPS) device. In each plot the species, the DBH was more than 12.5 cm and the height of the trees were measured. Then the number of trees density (n. ha-1), volume (m3. ha-1), basal area (m2. ha-1) located in each sample plot were calculated. After processing the images and creating plant indices (NDVI، RVI، EVI،GNDVI،PCA،SAVI، IPVI and DVI), the numerical values corresponding to the ground sample plots were extracted from the spectral bands. Uncertainty analysis of the results was also carried out using the Monte Carlo method. Data modeling was carried out using two methods: multiple linear regression and the Random Forest algorithm. In this study, a total of 230 sample plots were used, with 175 plots (75%) allocated for model development, and the remaining 55 plots (25%) employed for validation purposes within the data mining algorithms.
Results: The results of estimating the quantitative characteristics of basal area (m2. ha-1) and volume (m3. ha-1) using linear multivariate regression showed that the percentage of root mean square error was 50.72 and 47.06 using Landsat-8 data, respectively and 48.66 and 45/89 using Sentinel- 2 data. The results also showed that the root mean square error percentage for the characteristics of basal area (m2. ha-1) and volume (m3. ha-1) are 44.53 and 41.28 percent with Using Landsat-8 data, respectively, and 44.21 and 39.66 using Sentinel-2 data and random forest algorithm.
Conclusion: In general, the results of the study indicated that the Random Forest algorithm, combined with Sentinel-2 data, provided approximately 6 to 11 percent better estimates of basal area (m2. ha-1) and volume (m3. ha-1) quantitative characteristics compared to the linear regression method using Landsat 8 data. Furthermore, the uncertainty analysis showed that the mean estimated values of basal area and volume were within the confidence interval (2.5–97.5%), suggesting that the chosen model was appropriate. In summary, the approach used in this study demonstrated a moderate capability in estimating quantitative basal area and volume of the forest.
 

کلیدواژه‌ها English

Basal Area
Landsat 8
Multiple Linier Regression
Random Forest Alghorithm
Sentinel 2
Volume
Golestan Province General Department of Natural Resources. (1981). Loveh Forestry Plan Booklet. Golestan: Golestan Province General Department of Natural Resources, 262 pp.
Azizi, Z., Najafi, A., Fatehi, P., & Pirbavaghar, M. (2010). Forest stand volume estimation using satellite IRS_P6 (LISS_IV) data (Case study: Lirehsar, Tonekabon). Iranian Journal of Forest and Poplar Research, 18(1), 143–151.
Golestan Province General Department of Natural Resources. (1991). Zarrin Gol Forestry Plan Booklet. Golestan: Golestan Province General Department of Natural Resources, 240 pp.
Forest, Range and Watershed Management Organization. (2007). Sorkhdary Forest Management Plan. Tehran: Forest, Range and Watershed Management Organization Press, 253 pp. (In Persian).
Astola, H., Häme, T., Sirro, L., Molinier, M., & Kilpi, J. (2019). Comparison of Sentinel-2 and Landsat 8 imagery for forest variable prediction in boreal region. Remote Sensing of Environment, 223, 257–273. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.01.019
Bannari, A., Morin, D., Bonn, F., & Huete, A.R. (1995). A review of vegetation indices. Remote Sensing Reviews, 13(1–2), 95–120. https://doi.org/10.1080/02757259509532298
Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45(1), 5–32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324
Chrysafis, I., Mallinis, G., Siachalou, S., & Patias, P. (2017). Assessing the relationships between growing stock volume and Sentinel-2 imagery in a Mediterranean forest ecosystem. Remote Sensing Letters, 8(6), 508–517. https://doi.org/10.1080/2150704X.2017.1295479
Dabija, A., Kluczek, M., Zagajewski, B., Raczko, E., Kycko, M., Al-Sulttani, A.H., & Corbera, J. (2021). Comparison of support vector machines and random forests for CORINE land cover mapping. Remote Sensing, 13(4), 777. https://doi.org/10.3390/rs13040777
Dajleri, H., Zahedi Amiri, G.H., Abdi, E., Pour, J., & Asgari, M. (2023). Appraisal of carbon sequestration capacity of soil and underground biomass in mixed stands of beech and hornbeam (Case study: Lirasar Forest–Tonekabon). Iranian Journal of Forest, 15(2), 141–154. https://doi.org/10.22034/ijf.2022.337770.1865
Doctor Bahramnia Forestry Plan Management. (2009). Forest management plan. Forest Science Faculty, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources, 478 pp. (In Persian).
Grabska, E., Hostert, P., Pflugmacher, D., & Ostapowicz, K. (2019). Forest stand species mapping using the Sentinel-2-time series. Remote Sensing, 11(10), 1197. https://doi.org/10.3390/rs11101197
Halperin, J.L., Levine, G.N., Al-Khatib, S.M., Birtcher, K.K., Bozkurt, B., Brindis, R.G., Cigarroa, J.E., Curtis, L.H., Fleisher, L.A., Gentile, F., & Gidding, S. (2016). Further evolution of the ACC/AHA clinical practice guideline recommendation classification system: A report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Clinical Practice Guidelines. Circulation, 133(14), 1426–1440. https://doi.org/10.1161/CIR.0000000000000312
Fallah, A., Nazariani, N., Rastabi, M.I., & Bakhshi, F. (2022). Modeling the commercial volume of pure and mixed stands of beech trees using non-parametric algorithms in the educational-research Forest of Darabkola, Sari, Iran. Iranian Journal of Forest and Poplar Research, 30(2), 57–72. https://doi.org/10.1001.1.17350883.1401.30.2.6.2
Farhadi, P., & Soosani, J. (2019). Analysis of different types structure in Nave Asalem-Gilan forests using nearest neighbor indices. Iranian Journal of Plant Biology Research, 32(1), 167–182.
Huete, A., Justice, C., & Liu, H. (1994). Development of vegetation and soil indices for MODIS-EOS. Remote Sensing of Environment, 49(3), 224–234. https://doi.org/10.1016/0034-4257(94)90018-3
Kalbi, S. (2011). Estimation of forest structural attributes using ASTER and SPOT-HRG data (Case study: Darabkola Forest) (M.Sc. thesis). Department of Forestry, Sari University of Agricultural Sciences & Natural Resources, 107 pp. (In Persian).
Kalbi, S., Fallah, A., & Shetaee-Joybari, Sh. (2014). Estimation of forest biophysical properties using SPOT HRG data (Case study: Darabkola Experimental Forest). Journal of Wood and Forest Science and Technology Research, 20(4), 117–133.
Kordkoy Management of Forestry Project. (2008). Forest management report. Forests, Range and Watershed Organization, 249pp.
Korhonen, L., Hadi, Packalen, P., & Rautiainen, M. (2017). Comparison of Sentinel-2 and Landsat 8 in the estimation of boreal forest canopy cover and leaf area index. Remote Sensing of Environment, 195, 259–274. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.03.021
Latifi, H., Nothdurft, A., & Koch, B. (2010). Non-parametric prediction and mapping of standing timber volume and biomass in a temperate forest: Application of multiple optical/LiDAR-derived predictors. Forestry, 83(1), 1–15. https://doi.org/10.1093/forestry/cpq022
Marvie-Mohadjer, M., Zobeiri, M., Etemad, V., & Jourgholami, M. (2012). Performing of the single selection method at compartment level and necessity for full inventory of tree species (Case study: Gorazbon district in Kheyroud forest, north of Iran). Journal of Natural Resources, 61(4), 889–908.
McRoberts, R.E., Magnussen, S., Tomppo, E.O., & Chirici, G. (2011). Parametric, bootstrap, and jackknife variance estimators for the k-Nearest Neighbors technique with illustrations using forest inventory and satellite image data. Remote Sensing of Environment, 115(12), 3165–3174. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.07.006
Mohammadi, J., Shataee Joibary, S., Yaghmaee, F., & Mahiny, A. (2010). Modelling forest stand volume and tree density using Landsat ETM+ data. International Journal of Remote Sensing, 31(11), 2959–2975. https://doi.org/10.1080/01431160903140811
Mohammadi, J., Shataei, S., & Namiranian, M. (2014). Comparison of quantitative and qualitative characteristics of forest structure and composition in natural and managed forest stands (Case study: Shast Kalate forests of Gorgan). Journal of Wood & Forest Science and Technology, 21, 65–83.
Moradi, F., Darvishsefat, A.A., Namiranian, M., & Ronoud, G. (2018). Investigating the capability of Landsat 8 OLI data for estimation of aboveground woody biomass of common hornbeam (Carpinus betulus L.) stands in Khyroud Forest. Iranian Journal of Forest and Poplar Research, 26(3), 406–420. https://doi.org/10.22034/ijfpr.2018.117743
Nazariani, N., Fallah, A., Hamidi, S.K., & Varamesh, S. (2022). Estimation of quantitative characteristics of Zagros forests using data mining nonparametric algorithms (Case study: Olad Ghobad Watershed, Koohdasht, Lorestan). Forest Research and Development, 8(3), 249–263. https://doi.org/10.30466/JFRD.2022.53924.1578
Noorian, N., Shataee, S., & Mohammadi, J. (2019). Evaluation of RapidEye satellite data for estimation of some quantitative structure variables in the Caspian forests of Gorgan region. Journal of RS and GIS for Natural Resources, 9(4), 1–16. https://dorl.net/dor/20.1001.1.26767082.1397.9.4.1.7
Pearson, R.L., & Miller, L.D. (1972). Remote mapping of standing crop biomass for estimation of the productivity of the shortgrass prairie. Remote Sensing of Environment, 1, 1355.
Poorazimy, M., Shataee Jouibary, S., Mohammadi, J., & Aghababaei, H. (2023). Feasibility of single-polarized TanDEM-X data for Hyrcanian forest height estimation (Case study: Shast-Kalateh forest). Iranian Journal of Forest, 15(3), 329–343. https://doi.org/10.22034/ijf.2023.367017.1905
Richards, J.A. (1986). Error correction and registration of image data. Remote Sensing Data Interpretation and Analysis, 33, 33–68.
Richardson, A.J., & Wiegand, C.J. (1977). Distinguishing vegetation from soil background information. Photogrammetric Engineering, 43, 1541–1552.
Rouse, J. (1974). Type III final report. Monitoring the vernal advancement and retrogradation of natural vegetation, Greenbelt, MD, 371.
Ronoud, G., Fatehi, P., Darvishsefat, A.A., Tomppo, E., Praks, J., & Schaepman, M.E. (2016). Multi-sensor aboveground biomass estimation in the broadleaved Hyrcanian forest of Iran. Canadian Journal of Remote Sensing, 47(6), 818–834. https://doi.org/10.1080/07038992.2016.1234567
Ronoud, G., & Darvishsefat, A.A. (2018). Estimating aboveground woody biomass of Fagus orientalis stands in Hyrcanian forest of Iran using Landsat 5 satellite data (Case study: Khyroud Forest). Geographic Space, 17(60), 117–129.
Shataee, S., Kalbi, S., Fallah, A., & Pelz, D. (2012). Forest attribute imputation using machine-learning methods and ASTER data: Comparison of k-NN, SVR and random forest regression algorithms. International Journal of Remote Sensing, 33(19), 6254–6280. https://doi.org/10.1080/01431161.2012.682661
Sayed Mosavi, Z., Mohammadi, J., & Shataee, S. (2019). Estimation of some quantitative characteristics of individual trees using airborne laser scanning data in part of Shast-Kalate forests of Gorgan. Journal of Wood and Forest Science and Technology, 26(1), 1–19. https://doi.org/10.22069/JWFST.2019.15422.1762
Tucker, C.J. (1979). Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sensing of Environment, 8(2), 127–150. https://doi.org/10.1016/0034-4257(79)90013-0
Varamesh, S., & Mohtaram Anbaran, S. (2023). Investigation of the potential of Sentinel-2 images in estimation of forest biomass. Journal of Environmental Science Studies, 8(3), 7149–7157.
Wang, Q., Putri, N.A., Gan, Y., & Song, G. (2022). Combining spectral and textural indices for alleviating saturation problem in forest LAI estimation using Sentinel-2 data. Geocarto International, 37(11), 10511–10531. https://doi.org/10.1080/10106049.2022.2037730
Zahriban Heasari, M., Fallah, A., Shataee, S., Kalbi, S., & Persson, H. (2019). Estimating the forest stand volume and basal area using Pleiades spectral and auxiliary data. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 42, 1131–1136. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-4-W18-1131-2019
 Zobeiri, M. (2008). Forest biometry. University of Tehran Press, 407 pp.
دوره 17، شماره 2 - شماره پیاپی 2
تابستان 1404
صفحه 173-189

  • تاریخ دریافت 24 اردیبهشت 1403
  • تاریخ بازنگری 23 شهریور 1403
  • تاریخ پذیرش 01 آبان 1403