عمق‌سنجی در جزیرة بوموسی با ‏استفاده از تکنیک‌های سنجش از دور

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار گروه محیط زیست، دانشگاه لرستان، دانشکده منابع طبیعی، خرم آباد، ایران.

2 دانشجوی دکتری اقیانوس شناسی، پژوهشگر گروه مطالعات جغرافیایی محیطی مرکز مطالعـات و پژوهش‌های ‏تخصـصــی دریـــایــی مد دانش، تهران، ایران.

10.22124/gscaj.2025.26528.1288

چکیده

عمق‌سنجی به‌منظور مدیریت و پایش جزایر، مناطق ساحلی و همچنین تهیه نقشه‌ها و اطلاعات دقیقی از این ‏مناطق کم‌عمق، از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. در این راستا، عمق‌سنجی با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای‏ ‏به‌دلیل کارایی ‏بالا و هزینة کم، چشم‌انداز گسترده‌ای را در مناطق ‏کم‌عمق ساحلی فراهم کرده است. ‏بنابراین در ‏مطالعه حاضر، به مطالعه عمق‌سنجی تجربی جزیره بوموسی با هدف کسب اطلاعات بیشتر از پدیده‌ها و عوارض ‏مناطق کم‌عمق آب با استفاده از تصاویر سنتیل 2 و سامانه تحت وب گوگل‌ارث انجین (‏GEE‏) پرداخته شد. ‏همچنین پیش‌پردازش‌هایی جهت حذف اثرات بازتاب سطحی برای تخمین دقیق عمق‌سنجی در دو بازه زمانی ‏جزر و مد و خارج از جزر در مقایسه با داده‌های طرح ‏ICZM‏ نیز ‏صورت گرفت. همان‌طور که نتایج نشان داد، در ‏جزیره بوموسی طبقه‌بندی نقاط عمق‌سنجی در زمان جزر و مد دارای ضرایب همبستگی ‏و خطای 0/96=‏ R2‏ و ‏‏‏1/11=‏RMSE‏ و در خارج از زمان جزر و مد 0/74=‏ R2و ‏‏2/3=‏RMSE‏ می‌باشد. نتایج به‌دست ‏آمده حاکی از آن ‏است که میزان دقت عمق‌سنجی به‌دلیل اثرات جزر و مد در این جزیره کاهش یافته است. این بدین ‏معنا است ‏‏که به‌دلیل وجود ستون آب کم‌عمق در مناطق جزر و مدی، نمی‌توان به درستی رابطه بین ‏نسبت لگاریتم و ‏عمق آب ‏را ارزیابی کرد، زیرا همبستگی کافی در بین داده‌های مورد استفاده ‏برای تعریف رابطه لگاریتم/عمق وجود ندارد ‏که ‏نتیجه آن کاهش ضریب هبستگی بین نسبت ‏نوار سبز/آبی و عمق آب در ناحیه جزر و مدی (طی کالیبراسیون ‏‏تکنیک عمق‌سنجی تجربی) ‏است. ‏علاوه براین، نتایج اعتبارسنجی نقاط عمق اندازه‌گیری شده و نقاط عمق ‏برآورد شده، نشان داد که همبستگی بالایی بین ‏این نقاط وجود دارد. ‏این نتایج حاکی از دقت بالای تصاویر ‏ماهواره‌ای ‏سنتینل2 و مجموعه پیش‌پردازش‌های صورت گرفته در فرایند ‏عمق‌سنجی تجربی در مناطق ‏کم‌عمق ‏ساحلی است. از این‌رو، این تکنیک به‌عنوان روشی کارآمد می‌تواند در فرایند عمق‌سنجی ‏در سایر جزایر و مناطق ‏کم‌عمق ساحلی هدف نیز مورد استفاده قرار گیرد.‏

تازه های تحقیق

-‏ عمق‌سنجی با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای به‌دلیل کارایی ‏بالا و هزینه کم، چشم‌انداز گسترده‌ای را در مناطق ‏کم‌عمق ساحلی فراهم می کند.

- عمق سنجی تجربی روشی کارآمد است که می‌تواند در فرآیند عمق سنجی برای سایر جزایر و مناطق ساحلی کم عمق نیز مورد استفاده قرار گیرد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


امینی، لیلا. (1397). عمق‌سنجی از نواحی کم عمق ساحلی با استفاده از داده‌های سنجش از دور (مطالعه موردی: جنوب شرقی دریای خزر). پایان نامه کارشناسی ارشد، رشته سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشکده جغرافیا، دانشگاه تهران، صص 1-143.
امینی، لیلا.، و عبدالهی کاکرودی، عطااله. (1397). عمق سنجی از نواحی کم عمق ساحلی با استفاده از تصاویر لندست-8 به طریق آموزش شبکه عصبی (مطالعه موردی: جنوب شرقی دریای خزر). پژوهش‌های ژئومورفولوژی کمی، 7 (3)، صص 216-230.
فارسی، حمید. (1397). تهیه نقشه عمق‌سنجی نواحی ساحلی با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای. پایان نامه کارشناسی ارشد، رشته مهندسی نقشه‌برداری (گرایش ژئودزی-هیدروگرافی)، پردیس دانشکده‌ مهندسی نقشه برداری و اطلاعات مکانی، دانشگاه تهران، صص 1-108.
کریمی، نعمت‌اله.، بحرینی مطلق، مسعود.، فرخ نیا، اشکان.، روزبهانی، رضا.، و بنی هاشمی، سیده معصومه. (1400). استخراج نقشه عمق‌سنجی سواحل دریای خزر با استفاده از داده‌های ماهواره‌ای. مهندسی دریا، 17 (134)، صص 1-11.
Ashphaq, M., Srivastava, P. K., and Mitra, D. (2021). Review of near-shore satellite derived bathymetry: Classification and account of five decades of coastal bathymetry research. Journal of Ocean Engineering and Science, 6(4), 340-359.
Bastos, A. P., Lira, C. P., Calvão, J., Catalão, J., Andrade, C., Pereira, A. J., and Correia, O. (2018). UAV derived information applied to the study of slow-changing morphology in dune systems. Journal of Coastal Research, (85), 226-230.
Bué, I., Catalão, J., and Semedo, Á. (2020). Intertidal bathymetry extraction with multispectral images: A logistic regression approach. Remote Sensing, 12(8), 1311.
Bird, C. O., Bell, P. S., and Plater, A. J. (2017). Application of marine radar to monitoring seasonal and event-based changes in intertidal morphology. Geomorphology, 285, 1-15.
Caballero, I., and Stumpf, R. P. (2020). Towards routine mapping of shallow bathymetry in environments with variable turbidity: Contribution of Sentinel-2A/B satellites mission. Remote Sensing, 12(3), 451.
Casal, G., Monteys, X., Hedley, J., Harris, P., Cahalane, C., and McCarthy, T. (2019). Assessment of empirical algorithms for bathymetry extraction using Sentinel-2 data. International Journal of Remote Sensing, 40(8), 2855-2879.
Duan, H., Zhang, H., Huang, Q., Zhang, Y., Hu, M., Niu, Y., and Zhu, J. (2016). Characterization and environmental impact analysis of sea land reclamation activities in China. Ocean & Coastal Management, 130, 128-137.
Duan, Z., Chu, S., Cheng, L., Ji, C., Li, M., and Shen, W. (2022). Satellite-derived bathymetry using Landsat-8 and Sentinel-2A images: Assessment of atmospheric correction algorithms and depth derivation models in shallow waters. Optics Express, 30(3), 3238-3261.
Fitton, J. M., Rennie, A. F., Hansom, J. D., and Muir, F. M. (2021). Remotely sensed mapping of the intertidal zone: A Sentinel-2 and Google Earth Engine methodology. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 22, 100499.
France, F. H., Cobac, Y., Suanez, S., Ledantec, N., Chataigner, T., Yates, M., and Ammann, J. (2022). Tidal influence on the littoral drift of a beach with complex bathymetry: example of the Vougot beach, Guissény (France). In XVIIèmes Journées Nationales Génie Côtier–Génie Civil (pp. 49-56).
Huang, B., Hu, X.P., Fuglstad, G.A., Zhou, X., Zhao, W.W. and Cherubini, F. (2020). Predominant regional biophysical cooling from recent land cover changes in Europe. Nat. Commun. 11, 1–13.
Jagalingam, P., Akshaya, B. J., & Hegde, A. V., (2015(. Bathymetry mapping using Landsat 8 satellite imagery. Procedia Engineering, 116, 560-566.
Gou, X., Liang, H., Cai, T., Wang, X., Chen, Y., & Xia, X. (2023). The Impact of Coastline and Bathymetry Changes on the Storm Tides in Zhejiang Coasts. Journal of Marine Science and Engineering, 11(9), 1832.
Karimi, N., Bagheri, M. H., Hooshyaripor, F., Farokhnia, A., and Sheshangosht, S. (2016). Deriving and evaluating bathymetry maps and stage curves for shallow lakes using remote sensing data. Water Resources Management, 30(14), 5003-5020.
Kutser, T., Hedley, J., Giardino, C., Roelfsema, C., and Brando, V. E. (2020). Remote sensing of shallow waters–A 50 year retrospective and future directions. Remote Sensing of Environment, 240, 111619.
Lacaux, J.P., Tourre, Y.M., Vignolles, C., Ndione, J.A. and Lafaye, M. (2007). Classification of ponds from high-spatial resolution remote sensing: application to Rift Valley Fever epidemics in Senegal. Remote Sens. Environ, 106, 66–74.
Lepper, R., Jänicke, L., Hache, I., Jordan, C., & Kösters, F. (2024). Exploring the tidal response to bathymetry evolution and present-day sea level rise in a channel–shoal environment. Ocean Science, 20(3), 711-723.
Li, J., Knapp, D. E., Lyons, M., Roelfsema, C., Phinn, S., Schill, S. R., and Asner, G. P. (2021). Automated global shallow water bathymetry mapping using Google Earth Engine. Remote Sensing, 13(8), 1469.
Martin, S. (2014). An introduction to ocean remote sensing. Cambridge University Press.1-56.
Monteys, X., Harris, P., Caloca, S., & Cahalane, C. (2015). Spatial prediction of coastal bathymetry based on multispectral satellite imagery and multibeam data. Remote Sensing, 7(10), 13782-13806.
Mudiyanselage, S. S. J. D., Abd-Elrahman, A., Wilkinson, B., and Lecours, V. (2022). Satellite-derived bathymetry using machine learning and optimal Sentinel-2 imagery in South-West Florida coastal waters. GIScience & Remote Sensing, 59(1), 1143-1158.
Pacheco, A., Horta, J., Loureiro, C., and Ferreira, Ó. (2015). Retrieval of nearshore bathymetry from Landsat 8 images: A tool for coastal monitoring in shallow waters. Remote Sensing of Environment, 159, 102-116.
Pope, A., Scambos, T. A., Moussavi, M., Tedesco, M., Willis, M., Shean, D., and Grigsby, S. (2016). Estimating supraglacial lake depth in West Greenland using Landsat 8 and comparison with other multispectral methods. The Cryosphere, 10(1), 15-27.
Rahnemania, A., Bidokhti, A. A., Ezam, M., Lari, K., and Ghader, S. (2019). A numerical study of the frontal system between the inflow and outflow waters in the Persian Gulf. Journal of Applied Fluid Mechanics, 12(5), 1475-1486.
Roelfsema, C., Kovacs, E., Ortiz, J. C., Wolff, N. H., Callaghan, D., Wettle, M., and Phinn, S. (2018). Coral reef habitat mapping: A combination of object-based image analysis and ecological modelling. Remote Sensing of Environment, 208, 27-41.
Razzak, M. T., Mateo-García, G., Lecuyer, G., Gómez-Chova, L., Gal, Y., and Kalaitzis, F. (2023). Multi-spectral multi-image super-resolution of Sentinel-2 with radiometric consistency losses and its effect on building delineation. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 195, 1-13.
Stumpf, R. P., Holderied, K., and Sinclair, M. (2003). Determination of water depth with high‐resolution satellite imagery over variable bottom types. Limnology and Oceanography, 48(1part2), 547-556.
Shimu, S., Aktar, M., Afjal, M., Nitu, A., Uddin, M. and Al Mamun, M. (2019). NDVI -based change detection in Sundarban Mangrove Forest using remote sensing data. In Proceedings of the 2019 4th International Conference on Electrical Information and Communication Technology (EICT), Khulna, Bangladesh, 1–5.
Traganos, D., Poursanidis, D., Aggarwal, B., Chrysoulakis, N., and Reinartz, P. (2018). Estimating satellite-derived bathymetry (SDB) with the google earth engine and sentinel-2. Remote Sensing, 10(6), 859.
Viaña-Borja, S. P., Fernández-Mora, A., Stumpf, R. P., Navarro, G., and Caballero, I. (2023). Semi-automated bathymetry using Sentinel-2 for coastal monitoring in the Western Mediterranean. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 120, 103328.
Zurmure, N., Sawant, S., Shindikar, M. and Lele, N. (2021). Mapping the spatio-temporal changes in mangrove vegetation along Thane Creek, India. In Proceedings of the 2021 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS, Brussels, Belgium, 7557–7560.