![](/images/graphics-bg.png)
Estimating salinity using remote sensing data
Other Title(s)
حساب الملوحة باستخدام بيانات الاستشعار عن بعد
Joint Authors
Muhammad, Mustafa H. A.
Jad, Mahmud
Muhammad, Mirfat Rifat
Source
Journal of Al-Azhar University Engineering Sector
Issue
Vol. 17, Issue 65 (31 Oct. 2022), pp.1143-1156, 14 p.
Publisher
al-Azhar University Faculty of Engineering
Publication Date
2022-10-31
Country of Publication
Egypt
No. of Pages
14
Main Subjects
Topics
Abstract AR
بيانات الاستشعار عن بعد قد أثبتت فعالية كبيرة كمصدر لحساب الملوحة التي تحدث في الغطاء الأرضي.
بيانات الاستشعار عن بعد تستخدم في دراسات ملوحة التربة حيث أنها تتميز بالسرعة ومفيدة في عمل تنبؤات التغيرات التي تحدث قى ملوحة التربة.
ملوحة التربة تسبب العديد من المشاكل للأرض الزراعية حيث تؤثر على قدرة امتصاص النبات للمياه والذي بدوره سيؤدي إلى نقص إنتاجية المحصول من الأرض الزراعية.
تم عمل هذه الدراسة في منطقة الشيخ الزايد في محافظة الجيزة بجمهورية مصر العربية، للوصول لمدى الارتباط بين القياسات الحقلية للملوحة معبرا عنها بالأملاح الذائبة الكلية ومعادلات الملوحة الخاصة بالتربة.
في هذا البحث تم استخدام صورة القمر الصناعي الأمريكي (لاندسات-7) التي تم التقاطها في أكتوبر 2009 بعد عمل التصحيحات الإشعاعية والمناخية.
باستخدام تحليل الانحدار على كلا من القياسات الحقلية ومعادلات الملوحة تم الوصول إلى أن (معامل الملوحة رقم 6) حقق أعلى قيمة ارتباط تساوى 0.78 وأقل قيمة جذر متوسط المربعات.
هذا الاستنتاج يمكننا من مراقبة ملوحة التربة خاصة في المناطق المستهدفة للاستصلاح باستخدام بيانات الأقمار الصناعية ونظم المعلومات الجغرافية والقياسات الحقلية للملوحة.
Abstract EN
Remote sensing data has proved to be an effective method of estimating soil salinity in land cover.
remote sensing data is used in soil salinity studies as it is quick and useful for making soil changes predictions.
soil salinity causes many problems for agriculture as it has bad effects on water absorption of the plants, which results in yield reduction.
this study was conducted in el-sheikh Zayed city in Giza governorate in Egypt, to understand the correlation between field truth data of soil salinity in terms of TDS (total dissolved salts) and soil salinization indices.
in this study, a landsat-7 image taken in October 2009 was used after radiometric and atmospheric corrections.
SLR (simple linear regression) was applied between truth data and salinization indices.
the best representative index for the study area was si6, which achieved a correlation 0.78 and the minimum value of RMSE (root mean square error).
this approach enables precise monitoring of the spatial distribution of soil salinity, especially in the reclaimed areas, by the combination of remotely sensed data, GIS, and field truth data.
American Psychological Association (APA)
Jad, Mahmud& Muhammad, Mustafa H. A.& Muhammad, Mirfat Rifat. 2022. Estimating salinity using remote sensing data. Journal of Al-Azhar University Engineering Sector،Vol. 17, no. 65, pp.1143-1156.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1426500
Modern Language Association (MLA)
Jad, Mahmud…[et al.]. Estimating salinity using remote sensing data. Journal of Al-Azhar University Engineering Sector Vol. 17, no. 65 (Oct. 2022), pp.1143-1156.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1426500
American Medical Association (AMA)
Jad, Mahmud& Muhammad, Mustafa H. A.& Muhammad, Mirfat Rifat. Estimating salinity using remote sensing data. Journal of Al-Azhar University Engineering Sector. 2022. Vol. 17, no. 65, pp.1143-1156.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1426500
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Text in English; abstracts in English and Arabic.
Record ID
BIM-1426500