توسعه جعبه ابزار برآورد نرخ تبخیر-تعرق واقعی با استفاده از الگوریتم METRIC و تصاویر ماهواره Landsat 8 (مطالعه موردی دشت ارومیه)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی شریف

2 استاد دانشگاه صنعتی شریف، تهران

چکیده

 
تبخیر- تعرق یکی از مؤلفه­های مهم بیلان آب در یک حوضه­­ی آبریز می‌باشد. در دهه­های اخیر، روش­ها و مدل­های زیادی برای تخمین نرخ تبخیر- تعرق واقعی بر اساس داده­های حاصل از سنجش از دور توسعه داده شده است. در این راستا، استفاده از معادله بیلان انرژی در سطح زمین منجر به توسعه­ی مدل­های بیلان انرژی سطح (SEB) از قبیل SEBAL و METRIC شده است. با وجود استفاده گسترده از این الگوریتم­ها، کماکان در به کارگیری آن­ها چالش­هایی از قبیل پیچیدگی الگوریتم و فرآیند زمان­بر انتخاب پیکسل گرم و سرد توسط کاربر با تجربه، وجود دارد. هدف از این پژوهش، توسعه و معرفی جعبه ابزاری جدید در محیط MATLAB برای تخمین نرخ تبخیر- تعرق واقعی با استفاده از الگوریتم METRIC و تصاویر Landsat 8 است که بر خلاف مدل­های قبلی توسعه داده شده، انتخاب پیکسل گرم و سرد به صورت خودکار انجام می­پذیرد. همچنین به کمک این جعبه ابزار، تبخیر- تعرق ماهانه برای دشت ارومیه در سال 2016 میلادی تخمین زده شده و با نتایج مطالعات پیشین در این دشت با استفاده از تصاویر سنجند­ه­ مودیس مقایسه گردیده است تا کارایی استفاده از تصاویر با قدرت تفکیک مکانی بالا در مطالعات کاربردی مربوط به مدیریت آب و کشاورزی تبیین گردد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Development of a Toolbox for Actual Evapotranspiration Estimation using the METRIC Algorithm and Landsat 8 Imagery (The Case of Urmia Plain)

نویسندگان [English]

  • Javad Rahmani 1
  • Mohammad Danesh Yazdi 1
  • Massoud Tajrishy 2
1 Department of Civil Engineering, Sharif University of Technology
2 Department of Civil Engineering, Sharif University of Technology
چکیده [English]

Evapotranspiration is one of the key components of water balance in a basin. In recent decades, several methods and models have been developed for estimating evapotranspiration using remotely sensed data. In this context, utilizing the surface energy balance equation has led to the development of Surface Energy Balance (SEB) models, such as SEBAL and METRIC. Despite the extensive usage of these models, their application is still challenging due to the underlying algorithm complexity and the time consuming process of selecting cold and hot pixels by an experienced user. The goal of this study is to develop and introduce a new toolbox within the MATLAB environment for estimating actual evapotranspiration using the METRIC algorithm and Landsat 8 imagery. Unlike the previously developed models based on the METRIC algorithm, the selection of hot and cold pixels has been made automatic in this new toolbox. The toolbox was also used to estimate actual monthly evapotranspiration of the Urmia plain in 2016, and the results were compared with those obtained from the MODIS images to highlight the applicability of high spatial resolution imagery in water and agricultural management studies.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Evapotranspiration
  • Landsat. METRIC Algorithm
  • Remote Sensing
  • Urmia Plain
Allen RG, Tasumi M, Trezza R (2007) Satellite-based energy balance for mapping evapotranspiration with internalized calibration (METRIC)-Model. Journal of Irrigation and Drainage Engineering 133(4):380-394
Allen RG, Tasumi M, Morse A (2005) Satellite-based evapotranspiration by METRIC and Landsat for western states water management. US Bureau of Reclamation Evapotranspiration Workshop, pp. 8-10
Allen R, Tasumi M, Trezza R, Waters R, Bastiaanssen W (2002)  SEBAL (Surface Energy Balance Algorithms For Land). Advance Training and Users Manual–Idaho Implementation, version, 1, 97
Bastiaanssen WGM (1998) Remote sensing in water resources management: The state of the art. International Water Management Institute
Bastiaanssen WGM (1995) Regionalization of surface flux densities and moisture indicators in composite terrain. A Remote Sensing Approach Under Clear Skies in Mediterranean climates 271
Bhattarai N, Quackenbush LJ, Im J, Shaw SB (2017) A new optimized algorithm for automating endmember pixel selection in the SEBAL and METRIC models. Remote Sensing of Environment 196:178-192
Folhes MT, Rennó CD, Soares JV (2009) Remote sensing for irrigation water management in the semi-arid Northeast of Brazil. Agricultural Water Management 96(10):1398-1408
Ghamarnia H, Gholamian SM, Kamali N (2017) Estimating of crop coefficient and actual evapotranspiration of corn using LANDSAT8 images (Case study: Sarab Nilufar Plain in Kermanshah). Iran-Water Resources Research 12(4):93-107 (In Persian)
Goshehgir A, Golabi M, Naseri A (2018) Comparison of actual evapotranspiration estimated using gram-schmidt method and SEBAL algorithm with Lysimeteric data (Case study: Amir Kabir Sugarcane Argo-Industry). Iran-Water Resources Research 14(1):125-139 (In Persian)
Huete AR (1988) A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sensing of Environment 25(3):295-309
Remote Sensing Research Center (RSRC) Sharif University (2019) Evapotranspiration estimation methodology using METRIC algorithm and MODIS imagery in Urmia lake basin (Manuscript in preparation). Technical Report (In Persian)
Tasumi M, Trezza R, Allen RG, Wright JL (2005) Operational aspects of satellite-based energy balance models for irrigated crops in the semi-arid US. Irrigation and Drainage Systems 19(3-4):355-376
Youneszadeh S, Kamali M, Daneshkar Arasteh P (2016) Analytical study of land use changes (irrigated agriculture) in the watershed of lake Urmia using Landsat imagery. Journal of Hydrology and Soil Science 20(4):15-28 (In Persian)
Zwart SJ, Bastiaanssen WG (2007) SEBAL for detecting spatial variation of water productivity and scope for improvement in eight irrigated wheat systems. Agricultural Water Management 89:287-296