A Geographic analysis of soil moisture recorded and estimated in Erbil governorate

Daban Kadhim  Omar

doi:10.21271/zjhs.28.5.7

المؤلفون

Daban Kadhim Omar Department of Geography, College of Arts, Salahaddin University-Erbil, Erbil, Kurdistan Region, Iraq

DOI:

https://doi.org/10.21271/zjhs.28.5.7

الكلمات المفتاحية:

Soil moisture, Satellite images, Weather station and Statistical analysis, Erbil governorate

الملخص

الخلاصة

يعد حساب رطوبة التربة ومراقبتها إحدى العمليات المعتبرة للتوازن المائي والزراعة المستدامة. الهدف من هذه الدراسة هو تحديد قيم رطوبة التربة في محافظة أربيل والكشف عن معامل الارتباط ودرجة التأثير بين قيمها مع الارتفاع ومجموع الأمطار السنوي. تكمن أهمية الدراسة في مناقشتها دقة استخلاص قيم رطوبة التربة باستخدام الصور الفضائية، وذلك من خلال مقارنة نتائجها مع قيم رطوبة التربة المسجلة في المحطات المناخية ضمن المحافظة، وتوصلت الدراسة إلى مجموعة من الاستنتاجات أهمها هو: نتائج استخدام الصور الفضائية لتقدير رطوبة التربة غير دقيقة. وهو أقرب من التخمين، وقد أشارت نتائج تطبيق عملية الانحدار الخطي إلى وجود علاقة ذات دلالة إحصائية بين قيم رطوبة التربة المسجلة مع عاملي الارتفاع ومجموع الأمطار السنوي، حيث كانت القيم الاحتمالية أقل من 0.01 و وبلغت قيم درجة التأثير بينهما 0.583 و0.491 على التوالي.

المراجع

Adab, H., Morbidelli, R., Saltalippi, C., Moradian, M. and Ghalhari, G.A.F., 2020. Machine learning to estimate surface soil moisture from remote sensing data. Water, 12(11), p.3223.

- Artis, D., and Carnahan, W., "Survey of Emissivity Variability in Thennography of Urban ‎Areas", Remote sensing of Environment, Vol. 12, 1982, p.315;

- Entin, J.K., Robock, A., Vinnikov, K.Y., Hollinger, S.E., Liu, S. and Namkhai, A., 2000. Temporal and spatial scales of observed soil moisture variations in the extratropics. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 105(D9), pp.11865-11877.

- Ford, T.W., Quiring, S.M., Thakur, B., Jogineedi, R., Houston, A., Yuan, S., Kalra, A. and Lock, N., 2018. Evaluating soil moisture–precipitation interactions using remote sensing: A sensitivity analysis. Journal of Hydrometeorology, 19(8), pp.1237-1253.

- Guha, S., et al., "Analytical ‎study of land surface temperature with NDVI and NDBI using Landsat 8 OLI and TIRS ‎data in Florence and Naples city, Italy", European Journal of Remote Sensing, Vol. 51, No. ‎‎1, 2018, p. 671.‎

- Guildford, J. P., Fundamental Statistics in Psychology and Education, McGraw Hill, New ‎York and London, 1942, p. 219.‎

- Hardie, M., Review of Novel and Emerging Proximal Soil Moisture Sensors for Use in Agriculture, Sensors 2020, 20, pp: 1- 23.

- Irfan, M., Setya, O.C., Virgo, F., Ariani, M., Sulaiman, A. and Iskandar, I., 2020, June. Is there a correlation between rainfall and soil moisture on peatlands in South Sumatra?. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1572, No. 1, p. 012040). IOP Publishing.

- Goetz, S. J., 1997, “Multi-sensor Analysis of NDVI, Surface Temperature, and Bio- physical Variables at a Mixed Grassland Site,” International Journal of Remote Sensing, 18:71–94..

- Saha, A., Patil M., Goyal V., and Rathore D., Assessment and Impact of Soil Moisture Index in Agricultural Drought Estimation Using Remote Sensing and GIS Techniques, Proceedings, Vol. 7, 2019.

- Werner H,, Measuring Soil Moisture for Irrigation Water Management, CES, 1992.