تقييم صحة المناطق الزراعية الحرجية بناءً على بيانات الأقمار الصناعية فائقة الطيف ومؤشرات الغطاء النباتي

تقع مدينة كوم أمبو، التابعة لمحافظة أسوان، في جنوب مصر، على نهر النيل الأعلى، بالقرب من بحيرة ناصر. وهي مدينة وواحة مهمة على ضفاف النيل، تتميز بقطاع زراعي متطور يعتمد على الري، حيث تُزرع فيها بشكل أساسي القطن والحبوب والغابات الاقتصادية، مما يجعلها منطقة زراعية مختلطة. ونظرًا لاختلاف بنية الأوراق والغطاء النباتي، لا تستطيع مؤشرات الغطاء النباتي التقليدية تغطية كل من الغابات والزراعة في آن واحد؛ لذا، فإن استخدام مجموعة من المؤشرات ضروري للتقييم.

مقدمة المشروع

استخدم فريق شيآن للفضاء التابع للأكاديمية الصينية للعلوم مؤخرًا قمرًا صناعيًا فائق الطيف لتصوير منطقة كوم أمبو في محافظة أسوان بمصر (الشكل 1). ضمن نطاق تغطية البيانات فائقة الطيف، استُخدم مؤشر الغطاء النباتي المُحسَّن لفحص المحاصيل وإخفائها، ولتقييم خضرة المحاصيل ومحتواها من الكلوروفيل؛ كما استُخدم مؤشر انعكاس الأنثوسيانين 2 لتقييم محتوى الأنثوسيانين في الأوراق؛ واستُخدم مؤشر نسبة الأحمر إلى الأخضر لتمثيل كفاءة استخدام الضوء ومعدل نمو الغابات. تم إنشاء خرائط المؤشرات وخرائط صحة الزراعة والغابات التي تجمع بين المؤشرات المذكورة أعلاه، والتي يمكن استخدامها لتقييم حدوث إجهاد الآفات والأمراض، وكذلك لتقييم حصاد الأخشاب في المنطقة. قُسِّمت الصور المُدخلة إلى تسع فئات بناءً على صحة المحاصيل، مما يساعد على تقييم الحالة الصحية العامة للمحاصيل ضمن الصور.

△ الشكل 1. صورة مدمجة بالألوان الحقيقية لـ XIGUANG-003 مُركّبة على خريطة جوجل الأساسية

△الشكل 2 مؤشر الغطاء النباتي المحسن

مؤشر الغطاء النباتي المحسن (EVI) هو مؤشر نباتي مُحسَّن مصمم لتحسين الاستجابة للغطاء النباتي وتعزيز قدرات مراقبة الغطاء النباتي.يعتمد هذا المؤشر على مؤشر اختلاف الغطاء النباتي المعياري (NDVI) ويعمل على تحسينه باستخدام مجموعة نطاقات وخوارزمية أكثر دقة لإزالة بعض الاختلافات في ظروف الإشعاع المتعلقة بزاوية الشمس والتضاريس والغيوم/الظلال والظروف الجوية، مما يعزز استجابة مؤشر الغطاء النباتي المحسن (EVI) للغطاء النباتي.

صيغة حساب مؤشر الغطاء النباتي المحسن (EVI) هي: EVI = (NIR - Red) / (NIR + 6*Red - 7.5*Blue + 1)، حيث NIR هو انعكاس الأشعة تحت الحمراء القريبة، وRed هو انعكاس الضوء الأحمر، وBlue هو انعكاس الضوء الأزرق. ومن خلال ضبط أوزان ومعاملات هذه النطاقات، يُمكن لمؤشر EVI أن يعكس بدقة أكبر البنية الدقيقة والحالة الصحية للغطاء النباتي.

تكمن ميزة مؤشر الغطاء النباتي المحسن (EVI) في حساسيته للتغيرات في بنية الغطاء النباتي، بما في ذلك مؤشر مساحة الورقة (LAI)، ونوع الغطاء النباتي، ومرحلة النمو، وبنية الغطاء النباتي. يستطيع مؤشر الغطاء النباتي المحسن استخلاص المعايير الفيزيائية الحيوية للغطاء النباتي بشكل أفضل، مثل محتوى الكلوروفيل والكتلة الحيوية، مما يُحسّن دقة رصد حالة نمو الغطاء النباتي وتغيراته.

يُستخدم مؤشر الغطاء النباتي المحسن (EVI) على نطاق واسع في مجالات الزراعة والغابات وعلم البيئة والعلوم البيئية. ففي الزراعة، يُستخدم لمراقبة نمو المحاصيل، وتقييم حالة العناصر الغذائية فيها، والتنبؤ بمحصولها. أما في الغابات، فيُستخدم لمراقبة صحة الغابات وتقييم بنيتها ووظائفها البيئية. وفي علم البيئة والعلوم البيئية، يُستخدم لمراقبة وتقييم المشكلات البيئية مثل تغير الغطاء النباتي، وتدهور الأراضي، والتوسع الحضري.

△الشكل 3 مؤشر انعكاس الأنثوسيانين 2

مؤشر انعكاس الأنثوسيانين 2 (ARI2) هو مؤشر للاستشعار عن بعد يستخدم لمراقبة محتوى الأنثوسيانين في النباتات.إنه تحسين على مؤشر انعكاس الأنثوسيانين 1 (ARI1)، والذي يحسن الاستجابة لمحتوى الأنثوسيانين عن طريق ضبط تركيبة النطاق والخوارزمية.

صيغة حساب ARI2 هي: ARI2 = (NIR - 0.57*Red - 0.2*Green) / (NIR + 0.88*Red + 0.2*Green)، حيث NIR هي انعكاسية الأشعة تحت الحمراء القريبة، وRed هي انعكاسية الضوء الأحمر، وGreen هي انعكاسية الضوء الأخضر. بالمقارنة مع ARI1، يتميز ARI2 بزيادة في نطاق الضوء الأحمر وانخفاض في نطاق الضوء الأخضر، مما يُحسّن حساسيته لمحتوى الأنثوسيانين.

تكمن ميزة مؤشر ARI2 في استجابته لمحتوى الأنثوسيانين في غطاء النبات. الأنثوسيانين عبارة عن أصباغ موجودة بتراكيز منخفضة في النباتات، لكنها تؤثر بشكل كبير على نمو النبات وصحته. من خلال رصد التغيرات في قيم ARI2، يمكن فهم التغيرات في محتوى الأنثوسيانين داخل غطاء النبات، وبالتالي استنتاج حالة نمو النبات وظروف الإجهاد التي يتعرض لها.

تشمل تطبيقات مؤشر ARI2 بشكل أساسي مجالاتٍ مثل علم البيئة، والعلوم البيئية، والزراعة. ففي علم البيئة، يُستخدم مؤشر ARI2 لرصد صحة وإنتاجية النظم البيئية كالغابات والمراعي. وفي العلوم البيئية، يُستخدم لتقييم آثار القضايا البيئية، مثل جودة التربة والتلوث وتغير المناخ، على الغطاء النباتي. أما في الزراعة، فيُستخدم مؤشر ARI2 لرصد نمو المحاصيل، وتقييم مستويات إجهادها، وتحديد إنتاجيتها.

△الشكل 4 مؤشر نسبة الأحمر إلى الأخضر

مؤشر نسبة الأحمر والأخضر هو مؤشر للاستشعار عن بعد يستخدم لمراقبة الحالة الصحية واتجاهات نمو الغطاء النباتي.يتم حساب المؤشر عن طريق مقارنة انعكاس نطاقات الضوء الأحمر والأخضر، والصيغة هي: مؤشر نسبة الأحمر والأخضر = الأحمر / الأخضر.

يعكس الضوء الأحمر عادةً محتوى الكلوروفيل في النباتات، بينما يعكس الضوء الأخضر بنيتها العامة وصحتها. لذا، من خلال حساب مؤشر نسبة الضوء الأحمر إلى الأخضر، يمكننا فهم حالة نمو النباتات ومستوى صحتها.

يُعدّ مؤشر نسبة اللون الأحمر إلى الأخضر (R-Green Ratio) مفيدًا لبساطته وسهولة حسابه وقدرته على الحصول على معلومات سريعة حول نمو الغطاء النباتي. مع ذلك، تكمن محدوديته في حساسيته المنخفضة نسبيًا لبنية الغطاء النباتي والعوامل البيئية، مما قد يجعله غير قادر على عكس إجهاد الغطاء النباتي وغيره من المعلومات التفصيلية بدقة. على الرغم من أن مؤشر R-Green Ratio يُعدّ مؤشرًا مناسبًا للاستشعار عن بُعد، قادرًا على الحصول على معلومات سريعة حول نمو الغطاء النباتي، إلا أنه قد لا يعكس بدقة إجهاد الغطاء النباتي وغيره من المعلومات التفصيلية. في التطبيقات العملية، من الضروري دمجه مع مؤشرات الاستشعار عن بُعد الأخرى وبيانات المسح الميداني لفهم حالة نمو الغطاء النباتي ومستوى صحته فهمًا شاملًا.

△الشكل 5 صحة المحاصيل

من خلال ملاحظة توزيع صحة المحاصيل في الشكل 5، تبين أن صحة بعض المناطق كانت أعلى عموماً من صحة المناطق المحيطة بها. تقع هذه المناطق بشكل رئيسي في مناطق بعيدة نسبياً عن المدينة وقريبة من نهر النيل وروافده، مما يؤكد أيضاً نموذج الزراعة المروية في المنطقة الذي يعاني من محدودية الموارد المائية.

△الشكل 6. صحة المحاصيل في المناطق الحارة والباردة

تُظهر خريطة مؤشر الغطاء النباتي في الشكل 2-5 توزيع نمو المحاصيل وصحتها، ولها تأثير بصري ملحوظ. مع ذلك، تتأثر هذه الرؤية في حالة وجود فروق كبيرة أو صغيرة جدًا بين الحدين الأعلى والأدنى للمؤشرات. لذا، قمنا بتحويل بيانات مؤشر صحة المحاصيل النقطية إلى بيانات نقطية وفقًا للشبكة.

بعد ذلك، تُحسب إحصائيات جيتيس-أورد Gi* لكل ميزة في مجموعة بيانات النقاط. تُستخلص إحصائيات Gi* من قيمة z-score وقيمة p المُستخرجة. بالنسبة لقيم z-score الموجبة ذات الدلالة الإحصائية، كلما ارتفعت قيمة z-score، كان تكتل النقاط ذات القيم العالية (النقاط الساخنة) أكثر كثافة. أما بالنسبة لقيم z-score السالبة ذات الدلالة الإحصائية، فكلما انخفضت قيمة z-score، كان تكتل النقاط ذات القيم المنخفضة (النقاط الباردة) أكثر كثافة، وتُستخدم قيمة p لتحديد مستوى الثقة في النتيجة.

من خلال الحسابات المذكورة أعلاه، يمكننا الحصول على المواقع التي تتجمع فيها العناصر ذات القيمة العالية أو المنخفضة في الفضاء، وتحديد المناطق الباردة والساخنة حيث تكون صحة المحاصيل أقل أو أعلى بكثير من المناطق المحيطة، وبالتالي عرض الصحة الزراعية للمنطقة بطريقة أكثر سهولة.

علاوة على ذلك، سيكون من الممكن تحويل المناطق الحارة والباردة إلى متجهات، وتحليل شكل المناطق والمسافات بينها، والعلاقة بين المناطق والأنهار والمدن بناءً على حدود المتجهات للمناطق الحارة والباردة، وذلك لاستكشاف نموذج التنمية الزراعية المحلية بعمق.