Determining the Effectiveness of Using Remote Sensing Indices to Deriving Sabkhas in Wadi An-Natrun Depression – Egypt

نوع المستند : المقالة الأصلية

المؤلف

قسم الجغرافيا ونظم المعلومات الجغرافية، کلية الآداب، جامعة بنها ،بنها، مصر

المستخلص

Abstract

The floor of Wadi An-Natrun Depression has a high level of salinity and occupies by a shallow salt lakes, which are characteristic geomorphologic landforms. In general, Wadi An-Natrun Depression is characterized by very arid climate. The geological formations of Wadi An-Natrun Depression range from lower Miocene, lower Pliocene and Quaternary deposits. This study attempts to determine the effectiveness of using remote sensing indicators in deducing sabkhas in the Wadi El-Natrun depression utilizing Landsat 8 OLI satellite images based on field data of laboratory analyzes of sabkhas soil samples collected through the field study. To achieve this, linear and multiple regression models were applied between soil salinity and electrical conductivity (ECe) on the one hand and remote sensing indices on the other hand, where the NDSI index had the highest correlation coefficient of 0.872. This was followed by the derivation of the Enhanced soil salinity index from (NIR), (SWIR) 2 and the NDVI index, which had  higher correlation  than NDSI with electrical conductivity (ECe) of 0.918 .

المستخلص باللغة العربية

يتميز قاع منخفض وادي النطرون بمستوى عالٍ من الملوحة وتحتله بحيرات ملحية ضحلة والتي تعد من أهم المظاهر الجيمورفولوجية بالمنخفض ، وبصفة عامة فإن مناخ منخفض وادي النطرون يتسم بشدة الجفاف ، تتراوح التکوينات الجيولوجية بالمنخفض بين الميوسين الأسفل والبليوسين الاسفل بالإضافة إلي رواسب البليستوسين والحديث  . تحاول هذه الدراسة تحديد فاعلية استخدام مؤشرات الاستشعار عن بعد في استنباط السبخات بمنخفض وادي النطرون باستخدام صور القمر الصناعي لاندسات 8   OLI إرجاعاً إلي بيانات فعلية للتحليلات المعملية لعينات تربة السبخات والتي تم جمعها من خلال الدراسة الميدانية . ولتحقيق ذلک ، تم تطبيق نماذج الانحدار الخطي والمتعدد بين ملوحة التربة والتوصيل الکهربائي (ECe) من ناحية ومؤشرات الاستشعار عن بعد من ناحية اخري ، حيث کان لمؤشر NDSI أعلى معامل ارتباط قدره 0.872. ، تبي ذلک اشتقاق مؤشر ملوحة التربة المحسن بالاعتماد علي النطاقات الطيفية  (NIR) و (SWIR) 2ومؤشر NDVI ، و کان لهذا المؤشر ارتباط أعلى من NDSI مع التوصيل الکهربائي (ECe) بلغ  0.918.

الكلمات الرئيسية

الموضوعات الرئيسية

المراجع

1-    Aldabaa, A., Weindorf, D., Chakraborty, S., Sharma, A., & Li, B. (2015). Combination of proximal and remote sensing methods for rapid soil salinity quantification. Geoderma, 239, 34-46.‏
2-    Ali, R., & El Baroudy, A. (2008). Use of GIS in mapping the environmental sensitivity to desertification in Wadi El Natrun depression, Egypt. Australian Journal of Basic and Applied Sciences, 2(1), 157-164.‏
3-    Allbed, A., & Kumar, L. (2013). Soil salinity mapping and monitoring in arid and semi-arid regions using remote sensing technology: a review. Advances in remote sensing.
4-    El-Fayoumy, I.F., 1964, Geology of Ground Water Supplies in Wadi EL-Natrun Area, M.Sc. Thesis, Fac. Sci., Cairo Unvi.
5-    El Kashouty, M., & El Sabbagh, A. (2011). Distribution and immobilization of heavy metals in Pliocene aquifer sediments in Wadi El Natrun depression, Western Desert. Arabian Journal of Geosciences, 4(5), 1019-1039.‏
6-    El Osta, M., Hussein, H., & Tomas, K. (2018). Numerical simulation of groundwater flow and vulnerability in Wadi El-Natrun depression and vicinities, west nile Delta, Egypt. Journal of the Geological Society of India, 92(2), 235-247.‏
7-    El-Shahat, A., Ayyad, S. N., & Abdalla, M. A. (1997). Pliocene facies and fossil contents of Qaret El-Muluk formation at Wadi El-Natrun Depression, western desert, Egypt. Facies, 37(1), 211-224.‏
8-    Gupta, K., Mukhopadhyay, A., Giri, S., Chanda, A., Majumdar, S. D., Samanta, S., & Hazra, S. (2018). An index for discrimination of mangroves from non-mangroves using LANDSAT 8 OLI imagery. MethodsX, 5, 1129-1139.‏
9-    Hassan, R., Ahmed, Z., Islam, M. T., Alam, R., & Xie, Z. (2021). Soil Salinity Detection Using Salinity Indices from Landsat 8 Satellite Image at Rampal, Bangladesh. Remote Sensing in Earth Systems Sciences, 1-12.‏
10- Moselhy, S. M., 2005, Groundwater Resources Management in Wadi El-Farigh and its Vicinities for Sustainable Agricultural Development, Ph. D., Thesis, Fac. Eng., Ain Shams Univ.
11- Sofan, P., Bruce, D., Jones, E., Khomarudin, M. R., & Roswintiarti, O. (2020). Applying the Tropical Peatland Combustion Algorithm to Landsat-8 Operational Land Imager (OLI) and Sentinel-2 Multi Spectral Instrument (MSI) Imagery. Remote Sensing, 12(23), 3958.‏
12- Taher, A. G. (1999). Inland saline lakes of Wadi el Natrun depression, Egypt. International Journal of Salt Lake Research, 8(2), 149-169.‏
13- Wu, W. (2019). A Brief Review on Soil Salinity Mapping by Optical and Radar Remote Sensing. Research Developments in Saline Agriculture, 53-65.‏
14- Yahiaoui, I., Douaoui, A., Zhang, Q., & Ziane, A. (2015). Soil salinity prediction in the Lower Cheliff plain (Algeria) based on remote sensing and topographic feature analysis. Journal of Arid Land, 7(6), 794-805.‏
15- Yousif, I. A. H. (2019). Integration of land cover changes and land capability of Wadi El-Natrun depression using vegetation indices. Egyptian Journal of Soil Science, 59(4), 385-402.‏
16- Zahran, M. A., & Willis, A. J. (2008). The vegetation of Egypt , 2nd ed. , Springer Science & Business Media.‏

ملفات

شارك

إرسال الاستشهاد إلى

الإحصائيات