ٱلْأَنْشِطَةُ ٱلزِّرَاعِيَّةُ وَتَوَزُّعُهَا ٱلْمَكَانِيُّ فِي لِوَاءِ نَاعُورَ بِٱسْتِخْدَامِ نُظُمِ ٱلْمَعْلُومَاتِ ٱلْجُغْرَافِيَّةِ (GIS)

المؤلفون

  • نهيل جمال الرازم Jordanian Ministry of Agriculture
  • محمد جميل القرالة Muth University

DOI:

https://doi.org/10.33977/0507-000-068-004

الكلمات المفتاحية:

لواء ناعور، نظم المعلومات الجغرافية، الاستشعار عن بعد، مؤشر NDVI، التصنيف المراقب، نموذج الارتفاع الرقمي

الملخص

الأهداف: هدفت هذه الدراسة إلى تحليل التوزيع المكاني للأنشطة الزراعية في لواء ناعور في الأردن باستخدام تقنيات نظم المعلومات الجغرافية (GIS) والاستشعار عن بعد، وذلك بهدف إنشاء قاعدة بيانات جغرافية زراعية شاملة تدعم عملية اتخاذ القرار والتخطيط وتعزيز ممارسات الزراعة المستدامة.

المنهجية: تم استخدام برنامج ArcGIS 10.5 وصور الأقمار الصناعية Landsat 8-OLI/TIRS لإنتاج خرائط المناخ، الارتفاع، الانحدار، مؤشر الاختلاف الطبيعي للغطاء النباتي (NDVI)، واستخدامات الأراضي. كما طبق التصنيف المراقب باستخدام طريقة المصنف الاحتمالي الأقصى (MLC). وجرى دمج بيانات مديرية زراعة ناعور مع نتائج الزيارات الميدانية ضمن قاعدة بيانات مكانية.

النتائج: كشفت تحليلات NDVI لثلاث فترات زمنية (كانون الثاني، حزيران، وتشرين الأول 2022) عن تباين في كثافة الغطاء النباتي. وقد حدد التصنيف المراقب الغابات (6.25 كم²)، الأراضي الجرداء (64.52 كم²)، المحاصيل الزراعية (22.67 كم²)، الأراضي المزروعة قرب سيل حسبان (13.08 كم²)، المناطق العمرانية (52.16 كم²)، مزارع الأشجار المثمرة (42.14 كم²)، بدقة تصنيف كلية بلغت 82.4% ومعامل كابا 0.77.

الاستنتاجات: تؤكد الدراسة أهمية نظم المعلومات الجغرافية وتقنيات الاستشعار عن بعد في رسم خرائط الأنشطة الزراعية وإدارتها. وتوفر الخرائط الناتجة وقاعدة البيانات أداة استراتيجية لتوزيع الموارد وتخطيط التنمية الزراعية والإدارة البيئية في لواء ناعور.

المراجع

 Aborokbeh, M. (2019). The effect of natural characteristics on vegetation patterns in the Amman-Zarqa Basin, based on remote sensing techniques and geographic information systems. Journal of the Islamic University for Human Research, 27(3).

 Al-Bakri, J. T. (2015). Crop mapping and validation of ALEXI-ET in Azraq and Mafraq areas: A report for regional coordination on improved water resources management and capacity building. Ministry of Water and Irrigation, https://www.mwi.gov.jo.

 Al-Bilbisi, H., & Tateishi, R. (2004). Using satellite remote sensing data to detect land use/cover changes and to monitor land degradation in central Jordan. Journal of the Japan Society of Photogrammetry and Remote Sensing, 42(6), 4–18.

 Almasarweh, T. (2019). The change in land cover patterns in Al-Gaser area in Jordan during the period 1986–2016 through the application of remote sensing GIS techniques. University of Sharjah Journal of Humanities and Social Sciences, 16(1A), 26–54.

 Al-Shaikh, A. (2019). The use of geographic information systems in monitoring the green indicator (NDVI) in Alexandria Governorate. Journal of Scientific Research in Arts, 20(10), 105–127.

 Balasubramanian, A. (2017). Digital elevation model (DEM) in GIS. University of Mysore, (https://www.uni-mysore.in).

 Bharath Kumar, L., & Mohammed-Aslam, M. A. (2015). Crop pattern mapping of Tumkur Taluk using NDVI technique: A remote sensing and GIS approach. Aquatic Procedia, 4, 1397–1404.

 Di Gregorio, A., & Jansen, J. M. (2016). Land cover classification system: Classification concepts and user manual,(pages 47_66) .

 Ibrahim, M., & Al-Mashagbah, A. (2016). Change detection of vegetation cover using remote sensing data: A case study of Ajloun area. Journal of Environment and Earth Science, 8(5), 38–48.

 Jawarneh, R. N., & Biradar, C. M. (2017). Decadal national land cover database for Jordan at 30 m resolution. Arabian Journal of Geosciences, 10, 1–14.

 Jensen, J. R. (1996). Introductory digital image processing: A remote sensing perspective (2nd ed.)(pages1_34). Prentice-Hall.

 Jog, S., & Dixit, M. (2016, June). Supervised classification of satellite images. In 2016 Conference on Advances in Signal Processing (CASP) (pp. 93–98). IEEE. https://doi.org/10.1109/CASP.2016.7746160

 Kazem, H. (2019). Using remote sensing and geographical information system for agriculture land use and land cover classification in southern Al-Jazeera irrigation project. Journal of Iraqi Agricultural Sciences, 50(2), 334–345.

 Kumar, L., & Mohammed-Aslam, M. A. (2015). Crop pattern mapping of Tumkur Taluk using NDVI technique: A remote sensing and GIS approach. Aquatic Procedia, 4, 1397–1404.

 Meguenani, S., & Mokadem, C. (2019). The role of big data in supporting sustainable development in the Arab countries. Journal of Information Studies and Technology, 1(4).

 Ministry of Agriculture. (1993). National soil map and land use project. Soil and Water Research Directorate, National Agricultural Research Center (https://www.narc.gov.jo) .

 Ministry of Water and Irrigation, (2022).Jordan Water Sector facts and figures.

 Naour Agriculture district, Annual report. (2021)

 Oymatov, R., & Safayev, S. (2021). Creation of a complex electronic map of agriculture and agro-geo databases using GIS techniques. In E3S Web of Conferences, 258, 03020. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202125803020

 Peacock, R. (2014). Accuracy assessment of supervised and unsupervised classification using Landsat imagery of Little Rock, Arkansas [Master’s thesis, Missouri State University].pages 17_27.

 Plant and Soil Sciences Library. (2022). Lesson: Soil genesis and development. https://www.soils4teachers.org/lessons

 Rwanga, S. S., & Ndambuki, J. M. (2017). Accuracy assessment of land use/land cover classification using remote sensing and GIS. International Journal of Geosciences, 8(4), 611–622. https://doi.org/10.4236/ijg.2017.84033

 Taufik, A., Ahmad, S., & Ahmad, A. (2016). Classification of Landsat 8 satellite data using NDVI thresholds. Journal of Telecommunication, Electronic and Computer Engineering (JTEC), 8(4), 37–40.

 The Ministry of Water and Irrigation. (2017). Groundwater basins report. Directorate of Water Studies.

 The National Climate Change Adaptation Plan of Jordan. (2021). Government of Jordan Report. Ministry of Environment (https://moenv.gov.jo).

Web Resources

 NASA POWER Data Access. (n.d.).

https://power.larc.nasa.gov/data-access USGS Landsat Missions. (n.d.).

http://landsat.usgs.gov USGS Band Designation Guide. (n.d.).

https://www.usgs.gov/faqs/what-are-band-designations-landsat-satellites

GISGeography. (n.d.). NDVI – Normalized Difference Vegetation Index.

https://gisgeography.com/ndvi-normalized-difference-vegetation

التنزيلات

منشور

2026-01-21

كيفية الاقتباس

الرازم ن. ج., & القرالة م. ج. (2026). ٱلْأَنْشِطَةُ ٱلزِّرَاعِيَّةُ وَتَوَزُّعُهَا ٱلْمَكَانِيُّ فِي لِوَاءِ نَاعُورَ بِٱسْتِخْدَامِ نُظُمِ ٱلْمَعْلُومَاتِ ٱلْجُغْرَافِيَّةِ (GIS). مجلة جامعة القدس المفتوحة للبحوث الإنسانية والاجتماعية, 8(68). https://doi.org/10.33977/0507-000-068-004

إصدار

مجلد 8 عدد 68 (2026): مجلة جامعة القدس المفتوحة للبحوث الانسانية والاجتماعية

القسم

الأبحاث

الرخصة

الحقوق الفكرية (c) 2026 مجلة جامعة القدس المفتوحة للبحوث الإنسانية والاجتماعية

Creative Commons License

هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.

  1. الالتزام التام بأخلاقيات البحث العلمي.
  2. الالتزام التام بحقوق الملكية الفكرية.
  3. حقوق الطبع والنشر تؤول للمجلة.
  4. الحصول على موافقة المجلة لإعادة نشر البحوث أو ترجمتها.
  5. الالتزام التام بتعليمات هيئة تحرير المجلة.

الأعمال الأكثر قراءة لنفس المؤلف/المؤلفين

عذراً: هذه الإضافة تتطلب تمكين إضافة إحصائيات/تقارير واحدة على الأقل حتى تتمكن من العمل. إن كانت إضافات الإحصائيات لديك تقدم أكثر من مقياس واحد، فعليك أيضاً اختيار مقياس رئيسي منها عند صفحة إعدادات الموقع و/أو عند صفحات الإدارة الخاصة برئيس تحرير المجلة.