בחינת טכנולוגיות סביבתיות של חישה מרחוק היפרספקטאלית לחיזוי השפעה של שימושי קרקע על תפקוד ושירותי המערכת האקולוגית טרין פז-כגן, ארנון קרניאלי, משה שחק, אלי צעדי 1
דילול, שיקום ושחזור של מערכות אקולוגיות מבוא Soil Quality Productivity Biodiversity Ecosystem function and stricture Functional Degraded Restored, rehabilitation State A State B State C Land-use gradient 2 Figure 1: Dynamics of managed land-use states
מבוא Shachak Moshe Bio-physical drivers: Climate Change Soil state B Soil state A Vegetation state A Vegetation state B Socio-economic drivers: Land-use Changes Functional state Restored state 3 Degraded state
מבוא Land-use Changes Ecosystem function Ecosystem services Bio-physical drivers: Climate Change Soil state B Soil state A Provisioning services Products obtained from ecosystem Vegetation state A Socio-economic drivers: Land-use Changes Vegetation state B Supporting services Services necessary for production of all other ecosystem services Regulating services Benefits obtained from regulation of ecosystem processes Functional state Degraded state Restored state Cultural services Nonmaterial benefits obtained from ecosystem Land-use management and environmental policy 4
מבוא שאלות המחקר.1 כיצד שימושי קרקע משפיעים על מדדי איכות קרקע וייצור ראשוני?.2 כיצד שימושי הקרקע השונים משפעים על מצבי היציבות המערכת האקולוגית?.3 האם האינדיקאטורים של איכות קרקע, וייצור ראשוני מהווים מדדים טובים להערכת תפקוד מערכת האקולוגית באזורים בעל ממשק שונה?.4 האם המדידות שדה ומדידות היפר - ספקטראליות יראו מתאם גבוהה ומובהקת בקנה מידה משתנה? ) Landsat TM5 30-jan-2009 (Band 4,3,2; NIR,R,G 5
מתודולוגיה מחקרית מבוא שימוש בתחנות LTER לקבל מידע ארוך טווח על הפעילות ממשקית. בחינת מצבי התפקוד השונים של המערכות האקולוגיות על ידי סמנים להערכה של איכות קרקע ופרודוקטיביות, בסקאלות קטנות. בחינה הקשר בין מדדים הנמדדים בשדה ובמעבדה לבין מדדים היפר-ספקטראליים בעזרת שיטות של חישה מרחוק בשטחים קטנים. אפיון איכות הקרקע והפרודוקטיביות תוך ומעבר משטחים קטנים לשטחים נרחבים up(.)scaling הערכה של תפקוד המערכת האקולוגית בשימושי הקרקע, ומכך הערכה של שירותי המערכת שניתן לספק לשימוש האדם 6
הערכה של תפקוד מערכות אקולוגיות-הערכה של איכות קרקע מבוא Physical Chemical Aggregate stability Electrical conductivity Soil texture Available water capacity Mineral N,P,K ph Field penetration resistance Biological Total Organic Matter Active carbon Potential mineralization nitrogen Root health assessment Cornell University soil health assessment (Schindelbeck et al 2008) 7
optimum More is better Less is better 8
הערכה של תפקוד מערכות אקולוגיות-יצרנות ראשונית יצרנות ראשונית היא מדד מרכזי בהערכת תפקוד מערכות אקולוגיות ומשפיע על: מחיזור נוטריינטים, חומר אורגני בקרקע, תהליכים הידראוליים, ארוזיה של הקרקע ועוד. ישנן מגוון שיטות להערכת יצרנות השיטות כוללות: קציר ביומסה, הערכה בעזרת חישה מרחוק, הערכה בעזרת צריכת פחמן דו חמצני, וע"י מדידות איזוטופיות. חישה מרחוק היפר ספקטראלית מאפשרת רזולוציה מרחבית, עיתית וספקטראלית גבוהים. שיטה זאת יכולת זיהוי של: מסלע, קרקע, צומח ומינראליים. מבוא Hyperspectral data cube GIS data layers fit for integration to produce predictor maps 9
הערכה של ביומסה בעזרת חישה מרחוק היפר ספקטראלית מבוא יתרון בולט של החישה מרחוק ההיפר-ספקטראלית היא היכולת לעבוד עם מגוון אורכי גל, בתחום. Red edges (Wu et al, 2008) 10
שימושי הקרקע בתחנות LTER אזור מחקר MRN שימושי הקרקע: מערכת קציר נגר -פארק שקד )PSK( 1. רעייה אינטנסיבית של כבשים ועיזים בשטחים חקלאיים עם 2. מרעה זרוע- גילת )GLT( רעייה מסורתית בדואית בשטחים טבעיים-להבים.)LVM( 3. ייעור-יער יתיר.)YTR( 4. RHD NZM KDM ADM PSK GLT YTR LVM AVD RMN ARV 11
ייעור מערכת קציר נגר (שיחים) 12
רעייה אינטנסיבית בשטחים חקלאיים עם מרעה זרוע רעייה מסורתית בדואית בשטחים טבעיים 13
חלקות המחקר ושימושי קרקע השונים שיטות אינטנסיביות/ חלקה 1 חלקה 2 חלקה 3 חלקה 4 שימוש קרקע ייעור שטח טבעי )שטח פתוח, מתחת לשיח( שטח מיוער )שטח פתוח, מתחת לעץ( מערכת קציר נגר שטח טבעי מערכת ניסוי קציר נגר מערכת קציר נגר רעייה מסורתית שטח עם רעייה מפנה צפוני שטח ללא רעייה מפנה צפוני שטח עם רעייה מפנה דרומי שטח ללא רעייה מפנה דרומי רעייה אינטנסיבית בשטחי חקלאות שדה חקלאי ללא רעייה שדה חקלאי רעייה מבוקרת שדה חקלאי רעייה אינטנסיבית 14
שיטות עבודה- איכות קרקע שיטות 1. מדידות השדה נערכו במהלך העונה היבשה. 2. דגימות הקרקע נלקחו לבדיקות מעבדה ע"פ תוכנית העבודה של אוניברסיטת. Schindelbeck ( 3. דגימות הקרקע נלקחו למדידות ספקטראליות בתנאי מעבדה מבוקרים. 4. מדידות השדה כוללות: בדיקת חידור בדיקת קצב חלחול שיפוע ונ"צ. Bulk soil sample 1m Spectroscopy soil sample Pentrometer reading (x100) Disk infitometer 15 1m
שיטות עבודה- איכות קרקע שיטות 1. דוגמאות הקרקע נלקחו מהשכבה העליונה של הקרקע )5-0 ס"מ( והועברו למעבדת חישה מרחוק. 2. הקרקע סוננה, ונבדקה בתנאים קבועים ומבוקרים. 3. המדידות נעשו בעזרת ספקטרומטר )ASD( בעל טווח ספקטראלי של ובעל זוויות מפתח של 25, בתנאי תאורה קבועים למהלך כול µm, 2.5-0.4.הניסוי Absorbance 16
שיטות עבודה חלחול וחידור שיטות K= hydraulic conductivity of the soil C1= Slope of the curve of the cumulative infiltration A= value relating the van Genuchten parameters for a given soil type Cumulative Infiltration (cm) y = 0.009x 2 + 0.0245x R² = 0.99925 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 0 5 10 15 20 Square Root of Time 1. מדידת חידור penetration resistance מידת הלחץ שיש להשקיע בכדי לחודר לקרקע )מעל פני השטח(. 2. שורשי הצמח לא מצליחים לחדור את הקרקע בערכים מעל psi 300.)( 2 grf/ 17
שיטות עבודה-יצרנות ראשונית שיטות 18
The camera Spectral Camera HS by Spacim: Push-broom line scanner. 28 lens captured approximately 1x1 m 2 of the each land use, whit 5 repetition (75 Images X 3). The camera could provide 1600 pixel per line 849 bands in the range of 400-1000 nm with 0.67-0.74 nm spectral resolution. 19
תוצאות מדדי קרקע מוליכות הידראלית במערכת קציר נגר תוצאות 0.006 F (3,72) = 14.6039, p < 0.01 0.006 F (3,64) = 17.8033, p <0.01 0.005 0.005 0.004 0.004 k 0.003 0.002 b k 0.003 0.002 b b 0.001 a a a 0.001 a a 0.000 0.000-0.001 Natural Mound Pit Undisturbed Natural Mound Pit Undisturbed natural P-R P+R P natural P-R P+R P treatment treatment Undisturbed -0.001 Pit Mound Mound Undisturbed Pit 20 20
תוצאות ממדי קרקע הקשר בין חלחול וחידור תוצאות 0.0014 0.0012 Correlation between infiltration and penetration Grazing system 0.0008 0.0007 Afforestation system 0.0010 0.0006 infiltration 0.0008 0.0006 infiltration 0.0005 0.0004 0.0004 0.0003 0.0002 0.0002 0.0000 3.7 3.8 3.9 4.0 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 p<0.01; R=-0.83 penetration 0.0001 3.4 3.6 3.8 4.0 4.2 4.4 4.6 p<0.01; R=-0.84 penetration נמצא כי ישנו קשר בין חידור מוליכות ההידראולית בטיפולים השונים, בשטחים טבעים ערכי החידור גבוהים ומקשים על התפתחות צומח. 21
תוצאות מדדי קרקע חומר אורגני בקרקע )SOM( תוצאות Soil organic mater in Yatir forest Soil organic mater in water harvesting system 18 6.0 16 5.5 5.0 total dry weight 14 12 10 8 6 4 a b c d 2 YFT YFO YNB YNO tretmant F(3,75)=64.968 p<<0.01 total dry weight 4.5 4.0 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 b a a a NSS CSS (P+R) CSS (P-R) CSS (P) Tretmant F(6,133)=22.2955 b a SHSS(P-R) SHSS (P+R) p<<0.01 a SHSS (P) נמצא כי ישנו הבדל משמעותי בין החלקות השונות בכמות החומר האורגני בקרקע. 22
תוצאות מדדי קרקע פחמן זמין בחלקות במערכת ייעור תוצאות 800 700 POC (ppm): F(3,74) = 55.8284, p = 0.0000 R=0.689; R²=0.473 F (1,76) =59.329 600 500 POC (ppm) 400 300 200 100 0 YFT YFO YNB YNO tretmant מדידת פחמן זמין מייצגת את הפחמן הזמין לתהליכי חמצון בקרקע. במחקרים קודמים עלה כי הפחמן הזמין מציג קשרים טובים יותר למדדים כגון: נשימה וביומסה של מיקרואורגניזמים בקרקע, ואגרגציה) 2003 al. )Weil et. נמצא קשר חיובי בין חומר האורגני בקרקע לחנקן הזמין. 23
תוצאות מדידות ספקטראליות קרקע תוצאות Soil reflectance in Yatir forest and Migda. 0.4 0.35 0.3 Reflectance 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 2400 Wavelength (µm) YATER_AVR_OP YATER_AVR_TREE CON MIGDA INTE MEGDA MIGDA 1. נעשה שימוש מודל סטטיסטיGDA ) )General Discriminate Analysis המודל יוצר קלסיפיקציה בין תחום ספקטראלי לטיפולים השונים. המודל מציג את מידת השונות בין המשתנים הקטגוריילים של ערכי אורכי הגל, ובוחן האם ניתן לבצע קלסיפיקציה. 2. נמצא כי ישנם הבדלים משמעותיים בין שימוש הקרקע השונים בעיקר בתחומי 0.45-0.9) VIS-NIR,)µm הצלחת הקלסיפיקציה בין הקרקעות בשימושי הקרקע השונים נע בין 80-100% הצלחה. 3. שלב המחקרי הבא הוא בחינת המתאם בין מדידות הספקטרליות לאורכי הגל השונים ובחינת אורכי גל בעלי רגישות לאינדיקטורים הנבחנים. 24
תוצאות מתאם מדידות ספקטראליות אל מול מדדי קרקע מודל PLS תוצאות 25
VIP spectral sensitivity תוצאות מתאם מדידות ספקטראליות אל מול מדדי קרקע מודל PLS תוצאות SOM POC WC ph EC 26 R 2 RMCS RMCSV spectral sensitivity VIP (SOM) 0.61 0.137 0.14 700;1415;1750; 1907;2250;2300 0.73 0.149 0.155 600;1919; 2226;2250; 0.8098 0.609 0.618 650;1000;1400; 1700;1900;2200 0.51 116.802 120.197 500;700;1758; 2100;2300 ; 2389 Calculate 2327 Variable Importance in Projection 6 5 4 3 2 1 (VIP) from regression model 0 500 700 900 1100 1300 1500 1700 1900 2100 2300 wavelength (nm) 0.71 5.47 5.481 739;1761;2166; מודל ה- PLS מאפשר חיזוי בין ממדי הקרקע והמדדים הספקטראליים, וכן זהוי של תחומי הרגישות הנובעים מהמבנה הכימי של המדדים השונים. 2298;
Biomass measurement in field (25 X 25 cm) (1 X 1 m) Image molt-spectral field photograph (1 m X 1 m ) Aiza tool Dark carnet and radiometric correction. Digital Numbers were transformed to radiance and noise was removed with dark current. ENVI Reprocessing calibration-wait correction Reflectance was calculated with a white reference ENVI Spectral re-sampling (5 micron) images was reduced to 121 channels at 5 nm NDVI (REIP) MSAVI (REIP) SAVI (REIP) MSR (REIP) MCARI/ OSAVI (REIP) TCARI/ OSAVI (REIP) ROI of all indices and statistics analysis Correlation between biomass and plan productivity indices *Red edge inflection point 27
תוצאות יצרנות ראשונית- קציר ביומסה תוצאות 450.00 400.00 350.00 300.00 biomass (gr/m 2 ) 250.00 200.00 150.00 100.00 50.00 0.00 Mound ( c) Pit ( c) Undisturbed ( c) Mound Pit Undisturbed natural Dry biomass (2012) 222.88 363.03 213.40 49.45 213.95 145.10 162.25 Dry biomass (2011) 143.32 270.82 161.93 31.48 200.84 149.11 136.34 Dry biomass (2010) 140.54 272.92 155.25 25.24 211.00 166.27 116.08 28 Water harvesting system ממוצע משקעים 300 2012- מ"מ גשם 220 2011- מ"מ גשם 200 2010- מ"מ גשם
תוצאות biomass (gr/m 2 ) 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 Wheat Control Intensive Dry biomass (2012) 370.02 291.85 183.53 Dry biomass (2011) 270.13 270.07 182.18 Dry biomass (2010) 260.02 278.84 127.32 Domestic grazing 400 350 biomass (gr/m 2 ) 300 250 200 150 100 29 50 0 Lhavim no g N Lhavim g N Lhavim no g S Lhavim g S Dry biomass (2012) 214.60 176.47 367.15 252.20 Dry biomass (2011) 201.75 168.67 279.84 195.93 Dry biomass (2010) 197.39 132.20 256.56 165.97 Grazing in agricultural ממוצע משקעים 300 2012- מ"מ גשם 220 2011- מ"מ גשם 200 2010- מ"מ גשם
תוצאות 200 180 160 biomass (gr/m 2 ) 140 120 100 80 60 40 20 0 Y forest open Yforest tree Y natural open Y natural bush Dry biomass (2012) 155.70 83.90 98.90 160.17 Dry biomass (2011) 123.00 81.69 93.25 115.54 Afforestation 30 ממוצע משקעים 300 2012- מ"מ גשם 220 2011- מ"מ גשם 200 2010- מ"מ גשם
תוצאות יצרנות ראשונית תוצאות Correlation between TOTAL NDVI and herbaceous biomass 0.6 0.5 0.4 NDVI 0.3 0.2 0.1 0 0 50 100 150 200 250 300 350 y = 0.0013x + 0.0869 R² = 0.9181 Biomass (gr/m2) P<<0.01 31
Correlation between NDVI and herbaceous biomass in natural area 0.25 0.2 0.15 NDVI 0.1 0.05 0 0 10 20 30 40 50 60 70 y = 0.002x + 0.0877 R² = 0.8255 Biomass(gr/m 2 ) p=0.0005 Correlation between SAVI and herbaceous biomass in natural area 0.2 0.15 SAVI 0.1 0.05 0 0 10 20 30 40 50 60 70 y = 0.0015x + 0.0744 R² = 0.7936 32 Biomass(gr/m 2 ) p=0.0005
מסקנות נמצא כי שימושי הקרקע השונים ועוצמת הטיפול בהם משפיעה באופן משמעותי על איכות הקרקע ויצרנות ראשונית, וכתוצאה מכך על תפקוד המערכת האקולוגית. המחקר נמצא בשלבי עיבוד וניתוח נתונים, בעתיד נוכל לקבל הערכה מקיפה של ההשפעה הממשקית על איכות הקרקע. מתוצאות המחקר עולה: 1. הערכה של איכות קרקע בעזרת מדדי קרקע מאפשרת הבנה רחבה של תהליכים המתרחשים במערכת האקולוגית. 2. הערכה של יצרנות ראשונית היא כלי חשוב בבחינת זרימת האנרגיה במערכת האקולוגית ותפקוד המערכת. 3. שימוש בחישה מרחוק כמתודלוגיה מחקרית מאפשרת חיזוי טוב של מדדי קרקע וצומח, ובעלת יתרונות סטטיסטיים וכלכליים. 4. הערכה של ממשק שימושי קרקע מנוהלי אדם, תאפשר ניצול מושכל יותר של המערכות האקולוגיות ושירותי המערכת באופן בר-קיימא. 33
Future goals Ascertaining quantitative estimation of land-use indicators on a larger scale Plant productivity 34 Soil quality Ecosystem services
תודה על ההקשב 35
Sample classification matrix by GDA model Land use Treatment 0.45-0.52 0.52-0.6 0.63-0.69 0.76-0.9 1.55-1.75 2.08-2.35 Migda control 73.33333 46.66667 wheat 93.3333 60.00000 46.66667 intensive 93.3333 80.0000 33.33333 40.00000 total 95.5556 93.3333 55.55556 44.44444 Yatir F/N F tree 90.0000 60.00000 80.0000 F open 60.0000 50.0000 50.0000 50.0000 10.00000 10.0000 N bush 80.0000 90.0000 80.0000 30.0000 40.00000 40.0000 N open 90.00000 total 85.0000 82.5000 82.5000 70.0000 50.00000 57.5000 Lhavim g NE 93.3333 70.0000 g NW 80.0000 NO g NE 86.6667 93.3333 80.0000 80.0000 NO g NW 93.3333 90.0000 90.0000 total 93.3333 98.3333 85.0000 87.5000 SS (con) Natural 85.7143 85.71429 P-R 66.6667 55.5556 33.3333 44.4444 55.5556 44.44444 P+R 62.5000 50.0000 75.0000 50.0000 25.0000 62.50000 P 90.0000 80.00000 total 82.3529 73.5294 73.5294 73.5294 70.5882 67.64706 SS (s) Natural 91.6667 83.3333 91.66667 91.6667 P-R 80.0000 80.0000 80.00000 P+R 60.0000 80.0000 40.00000 40.0000 P 80.0000 60.0000 80.00000 60.0000 total 85.1852 88.8889 88.8889 96.2963 77.77778 77.7778