रिमोट सेंसिंग और जीआईएस जर्नल

अमूर्त

रिमोट सेंसिंग का उपयोग करके फ्लोरिडा खाड़ी में जल गुणवत्ता मापदंडों की स्थानिक-समय परिवर्तनशीलता पर अध्ययन

मोहम्मद हाजी घोलिज़ादेह, अस्सेफ़ा एम मेलेसे

इस अध्ययन में फ्लोरिडा खाड़ी की जल गुणवत्ता से जुड़े जैव-भौतिक मापदंडों की वायुमंडलीय रूप से सही किए गए डेटा के आधार पर जांच की गई। इस अध्ययन का मुख्य उद्देश्य एकीकृत रिमोट सेंसिंग, जीआईएस डेटा और सांख्यिकीय तकनीकों के उपयोग से चार जल गुणवत्ता मापदंडों: मैलापन, क्लोरोफिल-ए (सीएचएल-ए), कुल फॉस्फेट और कुल नाइट्रोजन (टीएन) के स्थानिक और लौकिक परिवर्तनों की निगरानी और आकलन करना था। इस उद्देश्य के लिए, शुष्क मौसम में 2000 (13 फरवरी), 2007 (31 जनवरी) में लैंडसैट थीमैटिक मैपर (टीएम) डेटा की दो तारीखें, और शुष्क मौसम में 2015 (5 जनवरी) में लैंडसैट ऑपरेशनल लैंड इमेजर (ओएलआई) की एक तारीख, और दक्षिण फ्लोरिडा के उपोष्णकटिबंधीय जलवायु के गीले मौसम में 2000 (7 अगस्त), 2007 (28 सितंबर) में टीएम डेटा की दो तारीखें, और 2015 (2 सितंबर) में ओएलआई डेटा की एक तारीख का इस्तेमाल फ्लोरिडा बे, यूएसए में अध्ययन किए गए मापदंडों के लौकिक और स्थानिक पैटर्न और आयामों का आकलन करने के लिए किया गया था। चार अध्ययन किए गए मापदंडों के एक साथ देखे गए डेटा 20 निगरानी स्टेशनों से प्राप्त किए गए थे और मॉडल के विकास और सत्यापन के लिए उपयोग किए गए थे। सीएचएल-ए और मैलापन सांद्रता का अनुमान लगाने के लिए पूर्वानुमान मॉडल स्टेपवाइज मल्टीपल लीनियर रिग्रेशन (एमएलआर) के इस्तेमाल के जरिए विकसित किए गए और सूखे मौसम में निर्धारण के उच्च गुणांक दिए (सीएचएल-ए के लिए R2=0.86 और मैलापन के लिए R2=0.84) और गीले मौसम में निर्धारण के मध्यम गुणांक दिए (सीएचएल-ए के लिए R2=0.66 और मैलापन के लिए R2=0.63)। कुल फॉस्फेट और टीएन के मानों को सीएचएल-ए और मैलापन सांद्रता और कुछ बैंड और उनके अनुपातों के साथ सहसंबंधित किया गया था। कुल फॉस्फेट और टीएन का अनुमान लैंडसैट टीएम और ओएलआई और ग्राउंड डेटा के एक फंक्शन के रूप में बेस्ट-फिट मल्टीपल लीनियर रिग्रेशन मॉडल का उपयोग करके लगाया गया और सूखे मौसम में निर्धारण का एमएलआर मॉडल ने फ्लोरिडा खाड़ी में अध्ययन किए गए जल गुणवत्ता मापदंडों के स्थानिक-समय संबंधी बदलावों की निगरानी और भविष्यवाणी करने में अच्छी विश्वसनीयता दिखाई।