@article { author = {Athari, Mohammadali and Azizi, Hamid reza and Hashemi, Seyed shahab and Honari, Hamidreza}, title = {Investigation of the Relationship between Land Surface Changes due to Subsidence and Groundwater using Sentinel-1 Satellite Images and Statistical Models (Case study: Varamin plain)}, journal = {Journal of Water and Wastewater Science and Engineering}, volume = {7}, number = {1}, pages = {34-43}, year = {2022}, publisher = {}, issn = {2588-3941}, eissn = {2588-395X}, doi = {10.22112/jwwse.2021.261650.1232}, abstract = {One of the most important issues that has been considered by many researchers in recent years is the study of the phenomenon of land subsidence. The purpose of studying subsidence is to examine the risks and consequences that can result from it over many years. In their research, most researchers considered the occurrence of earthquakes and excessive abstraction of groundwater aquifers due to the drilling of a large number of illegal wells as the most important causes of subsidence. The aim of this study was to obtain a statistical relationship between groundwater level changes and the rate of vertical movement of the earth's surface using linear regression and grade 3 models and using InSAR radar interferometry technique in Varamin plain between 2014 and 2019. Most of the surface of Varamin plain is covered by agricultural lands and therefore it can be said that the uncontrolled abstraction of groundwater is considered as the main cause of vertical movements of the earth. In order to analyze the subsidence that occurred in this plain, Snap software was used and by applying the desired filters to eliminate the noise in the initial images, surface displacement maps were obtained in Varamin plain. The images used for the surface of the earth from 2014 to 2019 were obtained by Sentinel-1 satellite SAR sensor as ascending, and finally, by comparing the obtained statistical models from the fluctuation of the aquifer and the ground, it was found that the linear regression model has a better predictive power than the 3rd degree regression model.}, keywords = {Land subsidence,Ground Water Level,InSAR,SNAP,Sentinel-1}, title_fa = {بررسی رابطه بین میزان تغییرات سطح زمین در اثر فرونشست و آب زیرزمینی با استفاده از تصاویر ماهواره‏ای Sentinel-1 و مدل‏های آماری (منطقه مورد مطالعه: دشت ورامین)}, abstract_fa = {یکی از مهم‏ترین مسائلی که در سال‏های اخیر مورد توجه بسیاری از پژوهشگران قرار گرفته است، بررسی پدیده فرونشست زمین است. هدف از مطالعه فرونشست، بررسی خطرات و پیامدهایی است که می‏تواند در اثر آن در طی سالیان متمادی به‏وجود آید. اکثر پژوهشگران در تحقیق خود، وقوع زمین‏لرزه و برداشت بیش از اندازه از منابع آب زیرزمینی در اثر حفر تعداد زیادی از چاه‏های غیرمجاز را از جمله مهم‏ترین عوامل وقوع فرونشست درنظر گرفتند. هدف این تحقیق ارزیابی ارتباط آماری میان تغییرات سطح آب زیرزمینی و میزان حرکت عمودی سطح زمین با استفاده از مدل‏های رگرسیون خطی و درجه 3 و استفاده از تکنیک تداخل‏سنجی راداری InSAR در دشت ورامین بین سال‏های 2014 تا 2019 است. با توجه به کاربری کشاورزی در بیشتر مناطق این دشت، می‏توان اظهار نمود که برداشت بی‏رویه آب زیرزمینی به عنوان عامل اصلی حرکات عمودی زمین درنظر گرفته شود. به‎منظور آنالیز فرونشست اتفاق افتاده در این دشت، از نرم‏افزار Snap استفاده شد و با اعمال فیلترهای موردنظر برای رفع نویزهای موجود در تصاویر اولیه، نقشه‏های جابه‏جایی سطح در دشت ورامین به‎دست آمد. تصاویر استفاده شده برای سطح زمین نیز از سال 2014 تا 2019 توسط سنجنده SAR ماهواره Sentinel-1 و به‎صورت Asending دریافت شد. در نهایت با مقایسه مدل‏های آماری به‎دست آمده از نوسان سطح آبخوان و سطح زمین، مشخص شد که مدل رگرسیون خطی با وجود ضریب همبستگی پایین که متأثر از اثر‏گذاری سایر عوامل طبیعی است، دارای قدرت پیش‏بینی مطلوب‏تری نسبت به مدل رگرسیون درجه 3 است.}, keywords_fa = {فرونشست زمین,سطح آب زیرزمینی,InSAR,SNAP,Sentinel-1}, url = {https://www.jwwse.ir/article_139334.html}, eprint = {https://www.jwwse.ir/article_139334_4d7c0d4ad3b8bef555fa8d6a0b30e373.pdf} }