تحليل المؤشرات الهيدرولوجية في هور الحمار باستخدام معطيات القمر الصناعي (Sentinel-2)
DOI:
https://doi.org/10.31185/bsj.Vol21.Iss36.1505الكلمات المفتاحية:
هور الحمار، الاستشعار عن بعد، المؤشرات الطيفية، التغيرات الهيدرولوجية، المياه.الملخص
يهدف هذا البحث إلى تحليل التغيرات الهيدرولوجية في هور الحمار بالاعتماد على معطيات القمر الصناعي (Sentinel-2) ، من أجل تحديد تذبذب المساحات المغمورة بالمياه وتغير خصائصها البيئية، وتقييم كفاءة المؤشرات الهيدرولوجية في تمييز المياه عن التربة الرطبة والغطاء النباتي، وتتمثل مشكلة البحث في تعرض هور الحمار لتقلبات هيدرولوجية ناتجة عن التغيرات المناخية وتراجع الإطلاقات المائية، مما أدى إلى تباين المساحات المغمورة بالمياه، فضلا عن محدودية استثمار بيانات الاستشعار عن بعد الحديثة في تحليل هذه التغيرات، اعتمدت الدراسة على مجموعة من المؤشرات الطيفية شملت NDWI) و (MNDWI لرصد المسطحات المائية، و (NDMI) لتقييم الحالة الرطوبية، و (NDVI) لتحليل الغطاء النباتي والمائي، إضافة إلى NDTI) و (NDCIلتقدير عكورة المياه والنشاط الطحلبي، وذلك من خلال التحليل الكمي والتمثيل المكاني للخرائط لسنتي (2017 و2025)، وأظهرت النتائج تراجعا نسبيا في الامتداد المائي والرطوبة السطحية، يقابله انخفاض الغطاء النباتي وتغيرات نوعية في المياه، مما يشير إلى اتجاه عام نحو اختلال التوازن البيئي والهيدرولوجي في هور الحمار.
المراجع
1- Al-Maliki, S. A., et al. (2022). An approach for monitoring and classifying marshlands using multispectral remote sensing imagery in arid and semi-arid regions.Water, 14, 1523.
2- Amaro, K. A. N., et al. (2024). Mapping and assessment of the spatial and temporal distribution of turbidity in Lake Buhi from Sentinel-2 images using geographically weighted regression and normalized difference turbidity index. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLVIII-4/W9, 31.
3- Andersen, M. A. (2019). Calculating and interpreting percentage changes for economic analysis.
4- Applied Economics Teaching Resources, 1(1), 25.
5- Ardyan, P. A. N. (2025). Water quality analysis using NDTI and TSS parameters based on Sentinel image data in Jakarta Bay waters. Maritime Technology and Society, 4(2), 104.
6- Avezov, S., Yunusova, D., Yusupjonov, O., Kazakbaeva, M., Gulmurzaeva, R., Saksonov, U., & Ruzikulova, O. (2024). Quantifying water bodies with Sentinel-2 imagery and NDWI: A remote sensing approach. E3S Web of Conferences, 590, 02007.
7- Bhangale, U., More, S., Shaikh, T., Patil, S., & More, N. (2019). Analysis of surface water resources using Sentinel-2 imagery.Procedia Computer Science, 171, 2647
8- Du, Y., Zhang, Y., Ling, F., Wang, Q., Li, W., & Li, X. (2016).Water bodies’ mapping from Sentinel-2 imagery with modified normalized difference water index at 10-m spatial resolution produced by sharpening the SWIR band. Remote Sensing, 8(4), 2.
9- El-Asmar, L., Jomaa, S., & Al-Hajj, M. (2020). Assessment of water indices for surface water mapping using Sentinel-2 data.Remote Sensing, 12(20), 9.
10- European Space Agency (ESA). (2015, July 24). Sentinel-2 user handbook (Issue 1, Rev. 2). Paris: European Space Agency.
11- Garg, V., Aggarwal, S. P., & Chauhan, P. (2020). Changes in turbidity along Ganga River using Sentinel-2 satellite data during lockdown associated with COVID-19. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 11(1), 1192.
12- Kookiireadek, E., Gumieri, S. J., & Bonakdari, H. (2025). NDMI-derived field-scale soil moisture prediction using ERA5 and LSTM for precision agriculture. Sustainability, 17(2), 2399.
13- Laonamsai, J., Julphunthong, P., Saprathe, T., Kimany, B., Ganchanasurat, T., Chomchewcham, P., & Tonum, N. (2023). Utilizing NDWI, MNDWI, SAVI, WRI, and AWEI for estimating erosion and deposition in Ping River in Thailand. Hydrology, 10(3), 80.
14- Lykhovyd, P. V., & Sharii, V. O. (2024). Normalised difference moisture index in water stress assessment of maize crops. Agrology, 7(1), 21.
15- Manuel, A. A. (2023). Transformation of the Normalized Difference Chlorophyll Index (NDCI) for chlorophyll-a mapping in Manila Bay. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLVIII-4/W6, 218.
16- RUS Copernicus. (2021). Drought monitoring with Sentinel-2: Case study of Western Cape Province (2015–2020) (Training Kit – HYDRO3, Version 1.1). Prepared by Serco Italia S.p.A., within the RUS Copernicus project.
17- Salls, W. B., et al. (2024). Expanding the application of Sentinel-2 chlorophyll monitoring across United States lakes. Remote Sensing, 16(6), 1077.
18- Simwanda, M., Nnyandja, V. R., Saal, S., Sakai, S., & Murayama, Y. (2020). Sentinel-2 data for land cover/use mapping: A review. Remote Sensing, 12(14), 3.
19- Smith, M. E., et al. (2025). Evaluation of Sentinel-2 for water quality monitoring in a eutrophic estuary in South Africa. Water SA, 51(3), 181.
20- Strashok, O., Ziemianska, M., & Strashok, V. (2022). Evaluation and correlation of Sentinel-2 NDVI and NDMI in Kyiv (2017–2021). Journal of Ecological Engineering, 23(9), 213
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2026 م.د. مجيب رزوقي فريح مركز المستنصرية للدراسات العربية والدولية - الجامعة المستنصرية
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
