کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6538504 | 158698 | 2015 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Linking pesticides and human health: A geographic information system (GIS) and Landsat remote sensing method to estimate agricultural pesticide exposure
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
PLSsNIRMaximum likelihood classificationCDPRPUSDNRMLCUSDAUSGSSRSSPOTCCm - CCMNPs - NP هاLUS - READEnvironmental epidemiology - اپیدمیولوژی محیطیUnited States - ایالات متحده آمریکاpur - در حینUnited States Department of Agriculture - دپارتمان کشاورزی ایالات متحدهUnited States Geological Survey - سازمان زمین شناسی ایالات متحدهnational aeronautics and space administration - سازمان ملی هوانوردی و فضاییGIS - سامانه اطلاعات جغرافیاییRemote sensing - سنجش از راه دورGeographic information system - سیستم اطلاعات جغرافیاییGeographic information system (GIS) - سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS)normalized difference vegetation index - شاخص تنوع گیاه شناسی نرمال شدهNormalized Difference Vegetation Index (NDVI) - شاخص عادی گیاه شناسی (NDVI)NDVI - شاخص نرمالشده تفاوت پوشش گیاهی Pesticide exposure - قرار گرفتن در معرض آفت کش هاactive ingredient - ماده فعالNonpoint source - منبع غیرمتعارفNASA - ناساNAIP - نایپNear-infrared - نزدیک مادون قرمزThematic Mapper - نقشه برداری موضوعیStratified random sampling - نمونه گیری تصادفی طبقه بندی شدهCost - هزینهCalifornia - کالیفرنیا
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
علوم کشاورزی و بیولوژیک
جنگلداری
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Accurate pesticide exposure estimation is integral to epidemiologic studies elucidating the role of pesticides in human health. Humans can be exposed to pesticides via residential proximity to agricultural pesticide applications (drift). We present an improved geographic information system (GIS) and remote sensing method, the Landsat method, to estimate agricultural pesticide exposure through matching pesticide applications to crops classified from temporally concurrent Landsat satellite remote sensing images in California. The image classification method utilizes Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) values in a combined maximum likelihood classification and per-field (using segments) approach. Pesticide exposure is estimated according to pesticide-treated crop fields intersecting 500Â m buffers around geocoded locations (e.g., residences) in a GIS. Study results demonstrate that the Landsat method can improve GIS-based pesticide exposure estimation by matching more pesticide applications to crops (especially temporary crops) classified using temporally concurrent Landsat images compared to the standard method that relies on infrequently updated land use survey (LUS) crop data. The Landsat method can be used in epidemiologic studies to reconstruct past individual-level exposure to specific pesticides according to where individuals are located.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Geography - Volume 62, August 2015, Pages 171-181
Journal: Applied Geography - Volume 62, August 2015, Pages 171-181
نویسندگان
Trang VoPham, John P. Wilson, Darren Ruddell, Tarek Rashed, Maria M. Brooks, Jian-Min Yuan, Evelyn O. Talbott, Chung-Chou H. Chang, Joel L. Weissfeld,