اكتشاف إجمالي المواد الصلبة الذائبة في الحبس الرابع لنهر النيل باستخدام صور لاندسات8

نوع المستند : Review Article

المؤلفون

1 جامعة عين شمس كلية الدراسات و البحوث البيئية قسم الهندسة

2 جامعة عين شمس كلية الدراسات و البحوث البيئية

3 معهد بحوث الشواطئ

المستخلص

يع
يعد جمع البيانات الميدانية من أكثر المهام تحديًا نظرًا لصعوبة الوصول إلى مساحات كبيرة من المسطحات المائية مثل الأنهار. يمكن استخدام صور الأقمار الصناعية لقياس جودة المياه على مساحات كبيرة من المسطحات المائية. تم استخدام بيانات الأقمار الصناعية على نطاق واسع لبناء خوارزميات التنبؤ بخصائص جودة المياه (WQPs). المواد الصلبة الذائبة الكلية (TDS) هي مواد عضوية وغير عضوية في الماء وأحد معايير جودة المياه. قد تؤثر هذه المواد الطبيعية والاصطناعية على جودة المياه والصحة والأنشطة اليومية. يجعل الاستشعار عن بعد تتبع المواد الصلبة الذائبة أسهل. تبحث هذه الدراسة كيف يمكن لصور لاندسات 8 تقدير المواد الصلبة الذائبة في المياه السطحية على طول الحبس الرابع لنهر النيل. الهدف النهائي للدراسة هو توقع إجمالي المواد الصلبة الذائبة من بيانات الأقمار الصناعية. تم جمع البيانات عبر منطقة الدراسة خلال أربعة مواسم، فبراير 2017، أغسطس 2017، فبراير 2018، وأغسطس 2018. تم جمع البيانات المقاسة من سبعة أماكن تم اختيارها لتكون موجودة من المنيا إلى القاهرة. تم تقسيم البيانات إلى مجموعتين رئيسيتين؛ تم استخدام عشرين نقطة لبناء علاقة بين الإشعاع الكهرومغناطيسي المقاس والانعكاس لنطاقات لاندسات 8. بينما تم استخدام النقاط الثمانية الأخرى من خلال معادلة خطية لمجموعة النطاق بين النطاقين 1 و2 في التحقق المتقاطع لاختبار دقة المواد الصلبة الذائبة المتوقعة. كان RMSE مرتفعًا 31 , لكنه يوصي باستخدام هذا النموذج في ظروف مماثلة واستخدام ارتباط آخر في ظروف مختلفة وبيانات خارج النطاق.
الكلمات المفتاحية: صور لاندسات، إجمالي المواد الصلبة الذائبة (TDS)، نهر النيل ، جودة المياه ، والاستشعار عن بعد.

الكلمات الرئيسية

الموضوعات الرئيسية

مجلة العلوم البيئية
المجلد 51، العدد 12 - الرقم المسلسل للعدد 12
العدد السادس: العلوم الهندسية
ديسمبر 2022
الصفحة 1-22

ملفات

شارك

إرسال الاستشهاد إلى

الإحصائيات