ابتهال تقي حسن الخاقاني

Abstract. Urbanization is a prominent issue that has contributed effectively to environmental disruption inrecent decades.This research focused on the urban expansion taking place in Najaf Governorate. Satelliteimagery captured by Landsat-5 (2010), Landsat-8 (2017) and Sentinel-2 (2020) were used for To monitor urbanexpansion during these years. The land use was classified into urban areas, agricultural areas, bare soil andwater using the maximum likelihood classifier for the years (2010, 2017, and 2020). The precision of the landuse classes has been evaluated based on the overall accuracy index and Kappa index. The overall accuracy was91%, 94%, and 87% while the Kappa coefficients were around 88%, 91% and 83% for land use maps for years2010, 2017 and 2020 respectively. The study results presented that the urban zone in Najaf expanded from88.19 Km2 in 2010 to 213.70 Km2 in 2020. (16) (PDF) Spatiotemporal Monitoring of Urban Expansion Utilizing Remote Sensing Data :The Case Study of An Najaf Governorate. Available from: https://www.researchgate.net/publication/356587604_Spatiotemporal_Monitoring_of_Urban_Expansion_Utilizing_Remote_Sensing_Data_The_Case_Study_of_An_Najaf_Governorate [accessed Jan 18 2023].

The current study uses NDVI and some indices to study desertification in part of Najaf Governorate, by conducting linear regression analysis on the groups (SPC-NDVI, BSI-NDVI, GSI-NDVI, and Albedo-NDVI). The results indicate to a higher correlation between (SPC-NDVI) r = 0.7677 in comparison to Albedo-NDVI r = 0.4153 with p-values in a less accuracy than 0.0001. The degrees of desertification were mapped. This utilized method was helpful in the quantitative assessment of desertification with an overall accuracy of 94.6% and kappa factor of 93.9%. This simple method is used to manage and preserve arid and semi-arid lands. (2) (PDF) Desertification Detection by NDVI and Other Indices: A Case Study in Najaf. Available from: https://www.researchgate.net/publication/347061537_Desertification_Detection_by_NDVI_and_Other_Indices_A_Case_Study_in_Najaf [accessed Oct 28 2021].

This paper deals with assessing and detecting the changes of soil salinity and vegetation cover for a part of An-Najaf Governorate and verification regarding the impression of soil salinity on the change of vegetative regions, over the period from 2001 to 2015. The results demonstrated a clear reduction in vegetative cover with salinity rates increased. The normalized difference vegetation index (NDVI) and Soil Salinity Index (SI) were applied for each date using the multispectral images derived from Landsat ETM+ and OLI data. Then image differencing technique was utilized to detect the change/no-change for vegetation and salinity for the two study periods. The results revealed that soil salinity increased from 6.36 in 2001-2009 period to 10.59% in 2009-2015, whereas the vegetation cover deteriorated to 9.95 % for the same period. Finally, the strong inverse correlation which found in this paper between NDVI and SI emphasizes that vegetation cover on long term is heavily and directly affected by changes of soil salinity.

The most important problems of land degradation are represented by the soil salinization that concentrated particularly in arid and semi-arid environments due to high levels of temperature and evaporation. The study focuses on elucidation of the ability of Landsat-8 Operational Land Imager (OLI) sensor data with its visible and infrared bands for detection and mapping of soil salinity (SS) according to salinity levels in dispersed locations of An-Najaf Governorate. Seven soil salinity indices (SSI) have been applied and assessed to detect soil salinity effectually. The multiple linear regression (MLR) has been applied to explore the correlation between various spectral indices and bands with ground measurements of electrical conductivity (ECm) for the sake of prediction of the soil salinity. Strong correlations have been found between the (SSIs) and (ECm). Thematic maps for soil salinity using GIS have been produced and acceptably evaluated.

تم استخدام بيانات لاندسات-8 للمتحسس (Operational Land Imager) ((OLI للجزء الجنوبي الغربي من محافظة النجف لكشف وتمييز اهم المركبات المعدنية للمنطقة باستخدام عدد من تقنيات معالجة الصور الفضائية. تتضمن طرق معالجة الصور المستخدمة في هذه الدراسة, مركب اللون(Color Composite)، نسبة الحزم الطيفية Band Ratio)) بالاضافة الى تحليل المركبات الاساسية (Principal Component Analysis) (PCA). استخدمت الحزم المرئية وتحت الحمراء القريبة والقصيرة في الكشف عن اكاسيد ومعادن الحديد والمعادن الطينية والنحاسية, في حين استخدمت الحزم الحرارية في تمييز السيليكات. تم استخدام مركب اللون (RGB) للحزم (B10,B11,B7) في القنوات احمر , اخضر وازرق على التوالي, لتحديد مناطق معادن السيليكات. أستخدمت نسب الحزم 4/2 و 6/5 للكشف عن وجود اكاسيد الحديد ومعادن الحديد على التوالي. في حين تم الكشف عن وجود المعادن الطينية باستخدام نسبة الحزمة 6/7 بالاضافة الى المعادن النحاسية باستخدام نسبة الحزمة 7/4. تم تطبيق مركب اللون على نسب الحزم(7/4,6/7,4/2) و(6/7,7/4,6/5) للحصول على تمييز افضل للترسبات المعدنية في المنطقة . من نتائج (PCA) واستنادا الى قيم المتجهات الذاتية اختيرت صورة PC3 لتمثيل المعادن الطينية , PC4 لتمثيل المعادن النحاسية و PC5 اكاسيد الحديد . اظهر تطبيق مركب اللون على صور (PC5, PC4, PC3) تفاصيل اكثر حول وجود الترسبات المعدنية للمنطقة.

This study has been carried out to assesses the relationship between land surface temperatures (LST) and changes of land cover (LC) for a part of Najaf Governorate, by using Landsat TM/ETM+ data over the period from1990 to 2009. Landsat TM/ETM+ images have been acquired for deriving the land use/land cover (LULC) maps and land surface temperatures (LST) for two different dates afterwards analysis their temporal and spatial variations. (LST) maps have been derived from thermal infrared (TIR) bands of Landsat TM/ETM+ data according to Planck’s function. Satellite images for 1990, and 2009 have been classified into four classes (building up, vegetation, bare land, and water bodies) based on the supervised classification by using Maximum Likelihood algorithm. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Normalized Difference Built-up Index (NDBI) have been calculated from both the original image in order to extract a particular (LC) for study area. The results of study showed that built-up area increased from 22.1% to 41.8 % between 1990 and 2009, while vegetations, bare land and water bodies decreased from 57.5% to 39.9%, 16.9% to 15.3%, and 3.5% to 3% respectively, due to urbanization that resulted from growing of urban population and economic evolution, . In general, the negative correlation between LST and NDVI confirm that the reduction in vegetarian cover to built-up would lead to increase in (LST). Whereas the positive correlation between LST and NDBI implying that the increasing built-up land can increase (LST). The results indicated that the stronger negative correlations between LST and NDVI (R2=0.918) was in 2009 year , and the stronger positive correlation between LST and NDBI (R2=0.909) was in 2009.The results showed that the maximum temperature in study area increased from 32 ᵒC in 1990 to 37ᵒC in 2009.This research has been confirmed the strong influence of changes in (LC) on (LST).

تعد بيانات الاستشعار عن بعد مصادر اساسية استخدمت على نطاق واسع لكشف التغيير في العقود الاخيرة. في هذا البحث اختيرت بعض التقنيات لكشف التغيير وهي دليل الاختلاف الخضري الطبيعي (NDVI)Normalized Difference Vegetation Index , ودليل اختلاف المباني NDBI ) Normalized Difference Built up Index ) و دليل اختلاف الماء الطبيعي Normalized (NDWI) Difference Water Index وطريقة المقارنة ما بعد التصنيف لتمييز ثلاثة اصناف رئيسة لغطاء الارض, وهي نباتات, اجسام مائية و ارض مبنية على التوالي. لإجراء تحليل كشف التغيير في منطقة الدراسة تم استخدام مرئيتين للقمر الصناعي لاندسات للمتحسس (ETM+) الملتقطة في التأريخين 2001 و . 2006 الحزم الطيفية 5,4,3,2 استقطعت لكل البيانات لغرض حساب الادلة NDVI و NDBI و NDWI . تم تصنيف غطاء الارض باستخدام طريقة التصنيف غير الموجه. ان الهدف الرئيس للدراسة الحالية هو تحليل طبيعة التغيرات في غطاء الارض. كنتيجة , كانت البصمة الطيفية للأصناف الثلاث لغطاء الارض اكثر تمييزا في مرئيات الادلة NDVI , NDBI و NDWI من الصورة الاصلية كما ان تجمعات الاصناف معزولة بشكل جيد. لذلك فالتقنيات المستخدمة اثبتت انها فعالة وموثوقة.

تم في هذا البحث تطبيق تقنية نسب الحزم الطيفية (Band Ratio) لتعيين خصائص سطح الارض وتمييز انواع الغطاء الأرضي . حيث تم استخدام جهاز GPS لتحديد موقع الدراسة وتطابق هذه الموقع مع الصورة الفضائية. اعتمدت الدراسة على مرئية فضائية رقمية للقمر الصناعي لاندسات7-, حيث تم استخدام ست حزم طيفية للمتحسس (Thematic Mapper Enhancement ) ( ETM+) باستثناء الحزمة السادسة الحرارية حيث طبقت النسب الطيفية لحزم ETM+)) بصورة منفصلة لكشف الأنماط المختلفة للسطح. وقد تم قياس الانعكاسية الطيفية لعينات السطح المختلفة باستخدام برنامج الايرداس. وقد أظهرت النتائج ان عينات السطح التي تكون قيمة نسب الحزم اكثر من واحد أظهرت قيمة انعكاسية طيفية عالية في صورة نسب الحزم المقابلة لها, حيث بدت بلون ابيض مضيء وعليه تم التمييز بين وحدات السطح المختلفة. بعد ذلك تم اختبار عدة مرئيات للنسب الطيفية واختيار ثلاث مرئيات منها, وبعد ذلك تم دمجها لإنشاء مرئية الدمج للحصول على صورة ملونة تظهر معالم السطح المختلفة بشكل واضح. وأخيرا أظهرت النتائج فاعلية تقنية نسب الحزم الطيفية في تحديد وتمييز معالم سطح الارض المختلفة.

تم في هذا البحث حساب العلاقة بين الانعكاسية الطيفية ونسيج الترب لبعض معالم سطح أرض النجف الأشرف وتحليلها، وقد استخدمت مرئيات فضائية ملتقطة بواسطة القمر الصناعي لاندسات 7 (+ ETM) و اختيرت منطقة النجف الأشرف منطقة للدراسة وذلك لتوفر صور مناسبة لهدف الدراسة ، إذ تقع منطقة الدراسة والمتمثلة بجزء من محافظة النجف الأشرف بين خطي طول (21ﹶ 44° - 23ﹶ 44°) شرقاً ودائرتي عرض (59ﹶ 31º - 56ﹶ 31º) شمالا. . أستخدم جهاز G.P.Sلتحديد مواقع الدراسة وتطابق هذه المواقع مع الصور الفضائية، وتم فحص عينات من التربة مختبرياً إذ تم قياس نسجة التربة بوساطة جهازWalkley of black . واخيرا استُنتِج أن الانعكاسية الطيفية للأشعة الكهرومغناطيسية الساقطة على معالم سطح أرض النجف الأشرف تكون أعلى في تربة منطقة معمل الاسمنت ،بينما تكون أقل في تربة منطقة آل عيسى.

Solar radiation reflected by the Earth’s surface to satellite sensors is modified by its interaction with the atmosphere. In this research, Dark Object Subtraction ( DOS) have been applied to reduce the atmospheric effects . The principle of the DOS based on the signal reaching the satellite sensors from a dark object, especially the atmosphere at visible wavelengths. Therefore, the pixels of dark targets indicating the amount of upwelling path radiance in this band. The atmospheric path radiance has been added to the surface radiance of the dark target to give the true target radiance at the sensor. A suitable dark target, such as a deep water is selected in the studied area of this research. Moreover, histogram method has been used for calculate the mean, the most probable, standard deviation, and maximum values which can then be considered as path radiance.