عنوان الإطروحه |
MONITORING FOREST CHANGE IN JERASH AND AJLOUN GOVERNORATES- JORDAN, USING MULTI-TEMPORAL REMOTE SENSING DATA (1972-2023)
|
تاريخ مناقشة الاطروحه |
2024-12-19 |
اسم الطالب |
طارق سالم محمد الشوابكه
|
المشرف |
علي نوح علي معابده |
|
المشرف المشارك |
عاكف محمد سالم الفقراء
|
اعضاء لجنة المناقشة |
| ماجد محمود فارس ابراهيم |
| هند محمد جاسم |
|
الكلية |
كلية علوم الارض والبيئة |
القسم |
علوم المعلومات الجغرافية |
الملخص بالعربية |
تجمع هذه الدراسة بين استخدام أنظمة المعلومات الجغرافية والاستشعار عن بعد ومنصة محرك البحث جوجل في رصد اضطرابات الغابات وذلك للحفاظ على الانظمة والاستدامة البيئية. في شمال الأردن، حيث تغطي الغابات ما يقرب من 60? من المناطق الحرجية في البلاد، حدثت تغييرات كبيرة على مدى العقود الماضية. حيث استخدمت هذه الدراسة سلسلة بيانات القمر الصناعي لاندسات لرصد التغيرات في مناطق الغابات كل عشرة سنوات تقريبا من عام (1972- 2023). وقد تبين وجود اتساق في نتائج مساحة الغابات المستخلصة من منصة محرك البحث جوجل بعد ان كانت المساحة تعادل (95 كم?) عام (1972) اصبحت تعادل (126كم?) عام (2010) لتنخفض الى (115 كم?) عام (2023) مقارنة باستخدام طرق التصنيف غير المراقب التقليدية في برنامج الايرداس ايماجن مدعمة بنتائج الكتلة الحيوية السطحية للغابات المستخلصة من صور لاندسات بدرجة وضوح (30م) ملتقطة عام (2023) لتقييم وتقدير كفاءة حيوية الغابات والتي تراوحت بين (0-43703) كغم/هكتارمقارنة بالكتلة الحيوية المستخلصة من من دراسات منظمة الاغذية العالمية (فاو) وبدرجة وضوح مكانية (100م), حيث بينت النتائج القيم الأعلى الى غابات كثيفة ومغلقة مع تثبيت عالي للكربون في عمليات تكوين الكتلة الحيوية خصوصا في غابات عجلون |
الملخص بالانجليزي |
This study combines the use of Remote Sensing (RS), Geographic Information System (GIS), and Google Earth Engine (GEE) technologies to monitor forest disturbances, which are essential for ecosystem conservation and environmental sustainability. In northern Jordan, where forests covers nearly 60% of the country's forested areas, significant changes have occurred over the past decades. This study used Landsat Satellite data series to monitor changes in forest areas around every ten years from (1972 ? 2023). It was found that there is consistency in the results of the forest area extracted from GEE, after it was (95 km?) in 1972 to be about (126 km?) in 2010 then decreased to (115 km? ) in 2023compared with traditional unsupervised classification methods using the ERDAS software. Supported by results of forests above ground biomass (AGB) calculated from Landsat image (30m) spatial resolution for year (2023) to enable effective assessment and estimation of forest health efficiency with values ranging between (0 - 43703) kg/ha compared with AGB produced by Food and Agriculture Organization (FAO) with spatial resolution (100m). The higher values indicate dense, closed forests with high carbon fixation in biomass formation processes, which is evident in Ajloun forests |
رقم ISN |
9183 |
|
للحصول على الرسالة كملف يرجى تزويد المكتبة برقم ISN
|
|