रिमोट सेंसिंग और जीआईएस जर्नल

अमूर्त

लैंडसैट-आधारित नमी तनाव सूचकांक का उपयोग करके मिट्टी की नमी प्रतिशत का अनुमान

पॉलीन वेलिखे, जोसेफ एस्सामुआ-क्वांसाह, सौलेमेन फॉल और वेंडेल मैकलेनी

वैश्विक कृषि विज्ञान समुदाय को बदलती जलवायु में बढ़ती खाद्य मांगों को पूरा करने के लिए फसल उत्पादन को अधिकतम करने के लिए मिट्टी की नमी परिवर्तनशीलता और स्थानिक प्रवृत्तियों पर त्वरित और लगातार जानकारी की आवश्यकता है। हालांकि, सीटू मिट्टी की नमी माप महंगा और श्रम प्रधान है। रिमोट सेंसिंग आधारित बायोफिजिकल और भविष्य कहनेवाला प्रतिगमन मॉडलिंग दृष्टिकोण में बड़े क्षेत्रों में मिट्टी की नमी सामग्री का कुशलतापूर्वक अनुमान लगाने की क्षमता है। अध्ययन अलबामा में मिट्टी की नमी परिवर्तनशीलता का अनुमान लगाने के लिए नमी तनाव सूचकांक (एमएसआई) के उपयोग की जांच करता है। सीटू डेटा अलबामा में मृदा जलवायु विश्लेषण नेटवर्क (SCAN) साइटों से प्राप्त किए गए थे और MSI को LANDSAT 8 OLI और LANDSAT 5 TM डेटा से विकसित किया गया था। पियर्सन उत्पाद क्षण सहसंबंध विश्लेषण से पता चला कि एमएसआई 16-दिवसीय औसत बढ़ते मौसम मिट्टी की नमी माप के साथ दृढ़ता से सहसंबंधित है एमएसआई और बढ़ते मौसम की नमी के बीच सहसंबंध उन जगहों पर कम थे जहां मिट्टी की नमी बेहद कम थी (सभी गहराई पर <-0.3)। 20 सेमी गहराई पर मिट्टी की नमी के लिए निर्मित सरल रेखीय प्रतिगमन मॉडल (R²=0.79, p<0.05) एमएसआई मूल्यों के साथ अच्छी तरह से सहसंबंधित था और ± 3 की मानक त्रुटि के भीतर मिट्टी की नमी प्रतिशत का अनुमान लगाने के लिए सफलतापूर्वक इस्तेमाल किया गया था। परिणामी एमएसआई उत्पादों का उपयोग 20 सेमी गहराई पर मिट्टी की नमी प्रतिशत के स्थानिक वितरण का सफलतापूर्वक उत्पादन करने के लिए किया गया था। अध्ययन ने निष्कर्ष निकाला कि एमएसआई मिट्टी की नमी की स्थिति का एक अच्छा संकेतक है, और उन क्षेत्रों में कुशलतापूर्वक उपयोग किया जा सकता है जहां मिट्टी की नमी के डेटा उपलब्ध नहीं हैं।