بررسی تطبیقی شاخص‌های پوشش گیاهی (NDVI, SAVI, NDPI) برای ارزیابی مولفه‌های فنولوژیک جنگل‌های مانگروی جنوب ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه محیط زیست، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه صنعتی اصفهان
2 دانشگاه تهران
3 گروه محیط زیست. دانشکده منابع طبیعی . دانشگاه صنعتی اصفهان. اصفهان. ایران
4 دانشکده منابع جنگلی، دانشگاه مین، کد پستی ۵۷۵۵، ساختمان ناتینگ، اورونو، ایالت مین، کد پستی ۵۷۵۵-۰۴۴۶۹، ایالات متحده آمریکا
10.22059/jne.2026.415057.2917
چکیده
جنگل‌های مانگرو به‌عنوان یکی از مهم‌ترین اکوسیستم‌های ساحلی، نقشی کلیدی در پایداری محیط‌زیستی مناطق جنوبی ایران ایفا می‌کنند. بررسی الگوهای فنولوژیک این اکوسیستم‌ها، به‌ویژه از طریق سنجش‌ازدور، امکان پایش پیوسته و کارآمد وضعیت سلامت و پویایی پوشش گیاهی را فراهم می‌کند. شاخص‌های پوشش گیاهی ابزارهای اصلی استخراج اطلاعات فنولوژیک محسوب می‌شوند، با این حال میزان دقت و کارآمدی نسبی آن‌ها در محیط‌های حاشیه‌ای و پیچیده‌ای مانند مانگروهای جنوب ایران نیازمند ارزیابی تطبیقی دقیق است. این مطالعه با هدف مقایسه عملکرد سه شاخص NDVI، SAVI و NDPI در ارزیابی مؤلفه‌های فنولوژیک جنگل‌های مانگروی جنوب ایران انجام شده است. بدین منظور، تغییرات سه مؤلفه اصلی فنولوژی شامل آغاز فصل رشد، پایان فصل رشد و طول فصل رشد طی بازه ۳۰ ساله (۱۹۹۳–۲۰۲۳) در هفت منطقه مانگروی منتخب استخراج و تحلیل شد. برای ارزیابی روند زمانی این مؤلفه‌ها و نیز مقایسه تفاوت‌های حاصل از شاخص‌ها و مناطق مختلف، از مدل خطی آمیخته در محیط نرم‌افزار R استفاده شد. نتایج نشان داد که هر سه شاخص مورد بررسی در طی ۳۰ سال گذشته روند صعودی داشته‌اند، که نشان‌دهنده افزایش تدریجی سبزینگی و تراکم پوشش گیاهی مانگروها است و نوع شاخص پوشش گیاهی تاثیر معنی‌داری (P> 0.05) بر مولفه‌های فنولوژیک ندارد. این یافته‌ها چارچوبی را برای پایش و مدیریت مؤثرتر اکوسیستم‌های مانگرو در مناطق ساحلی ایران فراهم می‌آورد و امکان شناسایی مناطق با نیازهای حفاظتی یا مدیریتی ویژه را تسهیل می‌کند.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Comparative Analysis of Vegetation Indices (NDVI, SAVI, NDPI) for Assessing Phenological events of Mangrove Forests in Southern Iran

نویسندگان English

Azin Balouchestan asl 1
Hossein Moradi 2
Sedighe Abdollahi 3
Zahra Najjar Khodabakhsh 4
Saeid Pourmanafi 1
1 Department of Environment, Faculty of Natural Resources, Isfahan University of Technology
2 University of Tehran
3 environmetal Dep. faculty of Natural resources . Isfahan university of Technology. Isfahan. Iran
4 School of Forest Resources, University of Maine, 5755, Nutting Hall Orono, ME 04469-5755, USA
چکیده English

Mangrove forests, as one of the most vital coastal ecosystems, play a crucial role in the environmental sustainability of Iran’s southern regions. Investigating the phenological patterns of these ecosystems, particularly through remote sensing, enables continuous and efficient monitoring of vegetation health and dynamics. Vegetation indices are primary tools for extracting phenological information; however, their relative accuracy and efficiency in marginal and complex environments like the mangroves of southern Iran require rigorous comparative evaluation. This study aimed to compare the performance of three indices: NDVI, SAVI, and NDPI, in assessing the phenological components of mangrove forests in southern Iran. To do this, changes in three main phenological events—start of grow season (SOS), end of grow season (EOS), and length of grow season (LOS)—were extracted and analyzed over a 30-year period (1993–2023) across seven selected mangrove sites. A mixed-linear model in R software was employed to evaluate temporal trends of these events and to compare differences arising from various indices and regions. The results indicated that all three indices exhibited an upward trend over the past 30 years, suggesting a gradual increase in mangrove greenness and canopy density, and that the type of vegetation index did not have a significant impact (P < 0.001) on the phenological components. These findings provide a framework for more effective monitoring and management of mangrove ecosystems in Iran’s coastal areas, facilitating the identification of regions with specific conservation or management needs.

کلیدواژه‌ها English

Mangrove phenology cycle
Remote sensing
Vegetation indices
Mixed-linear model
Avicennia marina

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از 11 تیر 1405