تحليل التغيرات الزمنية للغطاء النباتي (NDVI) باستخدام الخرائط التفاعلية و SVM في قضاء الرطبة
DOI:
https://doi.org/10.31185/wjfh.Vol22.Iss3/Pt1.1822الكلمات المفتاحية:
مؤشر الفرق المعياري للغطاء النباتي (NDVI)؛ التغير المناخي؛ الاستشعار عن بُعدالملخص
شهد غرب العراق ولا سيما قضاء الرطبة خلال العقود الأخيرة تباينًا مناخيًا ملحوظًا تمثل في انخفاض كميات الأمطار وارتفاع درجات الحرارة. وقد أثرت هذه التغيرات سلبًا على الغطاء النباتي مما أدى إلى تدهوره وتهديد الاستدامة البيئية والأنظمة الزراعية تهدف هذه الدراسة إلى تحليل ديناميكيات الغطاء النباتي وعلاقته بدرجات الحرارة والأمطار خلال المدة (1990–2024) باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي, تم استخراج مؤشر الفرق المعياري للغطاء النباتي (NDVI) من صور الأقمار الصناعية عبر منصة Google Earth Engine، بينما تم نمذجة البيانات المناخية باستخدام خوارزمية آلة الدعم الناقل (SVM).
أظهرت النتائج وجود علاقة عكسية قوية بين NDVI ودرجة الحرارة (r = –0.84) مما يدل على انخفاض كثافة الغطاء النباتي مع ارتفاع الحرارة في المقابل ظهرت علاقة طردية قوية بين NDVI والأمطار (r = 0.91) مما يؤكد أهميتها في نمو الغطاء النباتي. كما أوضح تحليل الانحدار أن الأمطار تفسر (38–41%) من تباين NDVI. وتبرز الدراسة أهمية دمج تقنيات الاستشعار عن بُعد والتعلم الآلي لدعم الإدارة البيئية في المناطق الجافة.
التنزيلات
المراجع
1. Al-Khudhairy, D. H., Al-Doski, J., & Ghulam, A. (2020). Monitoring desertification in arid and semi-arid regions using remote sensing and GIS techniques. Arabian Journal of Geosciences, 13(1), 1–12. https://doi.org/10.1007/s12517-019-4970-y
2. Allen, C. D., Macalady, A. K., Chenchouni, H., Bachelet, D., McDowell, N., Vennetier, M., ... & Cobb, N. (2010). A global overview of drought and heat-induced tree mortality reveals emerging climate change risks for forests. Forest Ecology and Management, 259(4), 660–684. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2009.09.001
3. Elhag, M., Psilovikos, A., & Gitas, I. Z. (2019). Integrating remote sensing and GIS for ecosystem analysis in dryland environments. Ecological Indicators, 107, 105559. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.105559
4. Gao, F., Hilker, T., Zhu, X., Anderson, M., Masek, J., Wang, P., ... & Yang, Y. (2018). Optimal estimation of the MODIS vegetation index using a time series of Landsat images. Remote Sensing of Environment, 208, 163–176. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.02.011
5. Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D., & Moore, R. (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment, 202, 18–27. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031
6. Herrmann, S. M., Anyamba, A., & Tucker, C. J. (2005). Vegetation dynamics in the Sahel and their relationship to climate and population: A study using NDVI data. Journal of Arid Environments, 63(3), 556–566. https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2005.03.002 IPCC. (2021). Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781009157896
7. Jiang, Y., Zhang, Q., Wang, L., & Zhao, M. (2022). Spatio-temporal analysis of NDVI in relation to climatic factors in arid regions. Environmental Monitoring and Assessment, 194(6), 433. https://doi.org/10.1007/s10661-022-10041-y
8. Karnieli, A., Agam, N., Pinker, R. T., Anderson, M., Imhoff, M. L., Gutman, G. G., ... & Panov, N. (2010). Use of NDVI and land surface temperature for drought assessment: Merits and limitations. Journal of Climate, 23(3), 618–633. https://doi.org/10.1175/2009JCLI2900.1
9. Liu, H., Park Williams, A., Allen, C. D., Guo, D., Wu, X., Anenkhonov, O. A., ... & Qi, Z. (2015). Drought-induced mortality of a widespread tree species in China’s Loess Plateau. Journal of Ecology, 103(6), 1543–1552. https://doi.org/10.1111/1365-2745.12436
10. Liu, Y., Chen, J., & Zhu, Z. (2021). Global greening and browning: An update based on MODIS and Landsat data. Remote Sensing of Environment, 255, 112–118. https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112118
11. Pettorelli, N., Vik, J. O., Mysterud, A., Gaillard, J. M., Tucker, C. J., & Stenseth, N. C. (2005). Using the satellite-derived NDVI to assess ecological responses to environmental change. Trends in Ecology & Evolution, 20(9), 503–510. https://doi.org/10.1016/j.tree.2005.05.011
12. UNCCD. (2020). Global Land Outlook: Status of Land Degradation and Restoration. United Nations Convention to Combat Desertification. https://www.unccd.int/resources/global-land-outlook
13. Al-Alousi, B. M. A., Al-Karbouli, A. S. E., Ghani, E. T. A., Abdulwahid, Gh. A., & Abdulbaqi, A. O. (2026).
14. Performance evaluation of a solar still for brackish and sulfurous treatment toward potable and agricultural applications. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1596, 012007. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1596/1/012007
15. USGS. (2020). Landsat Missions. https://www.usgs.gov/landsat
16. Zhang, Y., Wu, J., & Shen, Z. (2023). Climate variability and vegetation response across arid zones. Science of the Total Environment, 858(1), 159546. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.159546
17. Neame, H. A., Jasm, M. S., Awad, S. R., Awad, A. M. M., & Alalosy, B. M. A. (2025). Impact of Euphrates River level decline on agriculture in Fallujah distric, . Plant Science Today. [https://doi.org/10.14719/pst.7737](https://doi.org/10.14719/pst.7737)
18. Alalosy, B. M. A., Daood, S. T., Mohamed, M. R., Al-Karbouli, A. S. E., Ahmad, J. M., & Ghani, E. T. A. (2024). Effect of climate on variation of oil crop production in Anbar Governorate. Plant Science Today, 11(3).
19. Mutashar, H. H. (2026). Synoptic analysis of trough depressions and their impact on rainfall in central and southern Iraq during winter and spring. Wasit Journal for Human Sciences, 22(1), 388-370. https://doi.org/10.31185/wjfh.Vol22.Iss1.1429
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2026 Ali Suleiman Erzik Al-Karbouli 1 , Bilal Moayad Abdulrahim Al-Alousi

هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.


