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Monitoreo y evaluación de la salinidad y productos químicos en tierras agrícolas mediante una técnica de teledetección y humedad del suelo con modelos de índice químico

Autores: Hasab, Hashim Ali; Dibs, Hayder; Dawood, Abdulameer Sulaiman; Hadi, Wurood Hasan; Hussain, Hussain M.; Al-Ansari, Nadhir

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2020

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Acceso abierto

Artículo científico
2020

Monitoreo y evaluación de la salinidad y productos químicos en tierras agrícolas mediante una técnica de teledetección y humedad del suelo con modelos de índice químico


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Ciencias de la Tierra y Geología

Palabras clave

Tierra agrícola
Ecosistema
Salinidad
Contaminación química
Modelos matemáticos
Datos de teledetección

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 16

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La tierra agrícola en el sur de Irak proporciona hábitat para varios tipos de criaturas vivas. Esta tierra tiene un impacto significativo en el ecosistema. La tierra agrícola del pantano de Al-Hawizeh cubre un área de más de 3500 km y se considera un recurso enriquecido para producir varias cosechas. Un total del 74% de esta área sufre de un alto grado de salinidad y contaminación química, lo que necesita ser remediado. Varias actividades humanas y eventos relacionados con la posguerra han causado un deterioro radical en la calidad del suelo en la tierra agrícola. El objetivo de esta investigación fue integrar modelos matemáticos, datos de teledetección y SIG para proporcionar una herramienta poderosa para predecir, evaluar, monitorear, gestionar y mapear los parámetros de salinidad y químicos de hierro (Fe), plomo (Pb), cobre (Cu), cromo (Cr) y zinc (Zn) en los suelos de la tierra agrícola en el pantano de Al-Hawizeh en el sur de Irak durante las cuatro estaciones de 2017. El modelo matemático consta de cuatro partes. La primera depende de las bandas B6 y B11 de Landsat-8, para calcular el índice de humedad del suelo (SMI). La segunda es la ecuación de salinidad (SE), que depende del resultado del SMI para recuperar los valores de salinidad de las imágenes de Landsat-8. La tercera parte depende de las bandas B6 y B7 de Landsat-8, que calcula el índice químico de arcilla (CCI). La cuarta parte es la ecuación química (CE), que depende del CCI para recuperar los valores químicos (Fe, Pb, Cu, Cr y Zn) de las imágenes de Landsat-8. Las concentraciones promedio de salinidad durante el otoño, verano, primavera e invierno fueron de 1175, 1010, 1105 y 1789 mg/dm, respectivamente. Las concentraciones promedio de Fe durante el otoño, verano, primavera e invierno fueron de 813, 784, 842 y 1106 mg/dm, respectivamente. Las concentraciones promedio de Pb durante el otoño, verano, primavera e invierno fueron de 4.85, 3.79, 4.74 y 7.2 mg/dm, respectivamente. Las concentraciones promedio de Cu durante el otoño, verano, primavera e invierno fueron de 3.9, 3.1, 4.45 y 7.5 mg/dm, respectivamente. Las concentraciones promedio de Cr durante las estaciones de otoño, verano, primavera e invierno fueron de 1.28, 0.73, 1.03 y 2.91 mg/dm, respectivamente. Finalmente, las concentraciones promedio de Zn durante el otoño, verano, primavera e invierno fueron de 8.25, 6, 7.05 y 12 mg/dm, respectivamente. Los resultados muestran que las concentraciones de salinidad y químicos disminuyeron en el verano y aumentaron en el invierno. La clasificación del árbol de decisión (DT) dependió de los resultados de salida para la salinidad y los químicos para ambas ecuaciones SE y CE. Esta clasificación se refiere a todos los parámetros simultáneamente en una etapa. La salida de los resultados de clasificación DT puede mostrar todos los parámetros de calidad del suelo (salinidad, Fe, Pb, Cu, Cr y Zn) en una sola imagen. Este enfoque se repitió para cada estación en este estudio. En conclusión, el enfoque sistemático y genérico desarrollado puede constituir una base para determinar los parámetros de calidad del suelo en tierras agrícolas en todo el mundo.

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