ISSN: 2157-7617

Журнал наук о Земле и изменения климата

Открытый доступ

Наша группа организует более 3000 глобальных конференций Ежегодные мероприятия в США, Европе и США. Азия при поддержке еще 1000 научных обществ и публикует более 700 Открытого доступа Журналы, в которых представлены более 50 000 выдающихся деятелей, авторитетных учёных, входящих в редколлегии.

 

Журналы открытого доступа набирают больше читателей и цитируемости
700 журналов и 15 000 000 читателей Каждый журнал получает более 25 000 читателей

Индексировано в
  • Индекс источника CAS (CASSI)
  • Индекс Коперника
  • Google Scholar
  • Шерпа Ромео
  • Онлайн-доступ к исследованиям в области окружающей среды (OARE)
  • Открыть J-ворота
  • Генамика ЖурналSeek
  • ЖурналТОС
  • Справочник периодических изданий Ульриха
  • Доступ к глобальным онлайн-исследованиям в области сельского хозяйства (AGORA)
  • Международный центр сельского хозяйства и биологических наук (CABI)
  • РефСик
  • Университет Хамдарда
  • ЭБСКО, Аризона
  • OCLC- WorldCat
  • Вызов запроса
  • Онлайн-каталог SWB
  • Публикации
  • Евро Паб
  • ICMJE
Поделиться этой страницей

Абстрактный

Enhancing the Spatial Variability of Soil Salinity Indicators by Remote Sensing Indices and Geo-Statistical Approach

Solafa Babiker, Elbasri Abulgasim and Hamid HS

Soil salinization is considered limiting factor for crop production and land management for dry land in Sudan, its spatial variation is affected by different factors of soil properties, vegetation and environment hence its interaction formulate the planning for successful sustainable agriculture in salt affected soils. This study aims to evolve the spatial prediction of soil salinity indicators by integrated remote sensing indices and geo-statistical cokriging model. Soil samples were collected from 476 square kilometer area in salt affected area, the samples were analyzed following standard procedures for electrical conductivity, sodium adsorption ratio, hydrogen ions and saturation percentage. Information of vegetation status identified by Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and soil salinization by Salinity index and brightness index were used and utilized for prediction of the soil parameters variability by cokriging model. It was found that the method was resulted in high accuracy based on RMSE and enhances the soil spatial variability assessment and provides significant interaction of different variables and indices in the landscape.