logo
calendar24 июл 2025
view2
Asosiy til:O'zbek

OROLBO‘YI HUDUDIDAGI YER QOPLAMI VA YASHIL BIOMASSA DINAMIKASINING O‘ZGARISHINI TAHLIL QILISH

Fan yo'nalishi:
pdf

6882657deff21.pdf

PDF

MAQOLA ANNOTATSIYASI

quote
Ushbu ilmiy tadqiqot Orolbo‘yi hududining 2000–2024 yillar oralig‘ida kuzatilgan yer qoplami hamda yashil biomassa dinamikasini masofadan zondlash va geoaxborot texnologiyalari yordamida baholashga qaratildi. Buning uchun MODIS, Landsat va Sentinel-2 sensorlariga tegishli jami 21 ta bulutsiz sahna (taxminiy hajmi 35 GB) Google Earth Engine muhitida Sen2Cor atmosferaviy tuzatishlari va Fmask niqoblash jarayonlaridan o‘tkazildi. Mavsumiy median kompozitlar asosida NDVI va LAI qatlamlari ishlab chiqildi. NDVI va dalada o‘lchangan biomassa ma’lumotlari o‘rtasida Biomassa = 7,63 × e^(2,85 × NDVI) tenglamasi aniqlanib, R² = 0,79 va RMSE = 3,4 t/ga ko‘rsatkichlari qayd etildi. Yakuniy natijada 10 m (UTM 42N) rezolyutsiyadagi NDVI, LAI va biomassa qatlamlari turli yer qoplami sinflari ustiga joylashtirilib, hududdagi degradatsiya sur’ati, rekultivatsiya qilingan maydonlar va sug‘orma dehqonchilik zonalarida biomassaning o‘sish-kamayish tendensiyalari aniq ifodalandi. Tadqiqot natijalari suvtejovchi texnologiyalarni rejalashtirish, ekologik monitoring va mintaqaviy hududiy rejalashtirish strategiyalarini ishlab chiqishda muhim analitik asos bo‘lib xizmat qiladi.

MUALIFLAR

Teglar

# Аральское море# Aral Sea# salinity# reclamation# рекультивация# геоинформационные системы# landsat# ландсат# соленость# дистанционное зондирование# remote sensing# sho‘rlanish# geographic information systems# Sentinel-2# geoaxborot tizimlari# NDVI# MODIS# random forest# случайный лес# Orolbo‘yi# masofadan zondlash# rekultivatsiya# yer qoplami# yashil biomassa# LAI# Google Earth Engine# biomassa–NDVI bog‘lanishi# ekologik degradatsiya# почвопокровные# зеленая биомасса# ЛАИ# Google Планета Земля# МОДИС# Сентинел-2# взаимосвязь биомассы и NDVI# ухудшение состояния окружающей с# land cover# green biomass# biomass–NDVI linkage# ecological degradation

Maqolani baholang

0

0 ta

Maqola idintifikatorlari

Foydalanilgan adabiyotlar

1. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2022-yil 28-yanvardagi «O‘zbekiston Respublikasini Taraqqiyot strategiyasi to‘g‘risida»gi PF-60-son Farmoni

2. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2020-yil 12-fevraldagi «Orolbo‘yi XIM faoliyati samaradorligini oshirishga doir qo‘shimcha chora-tadbirlar to‘g‘risida»gi PQ-4597-son qarori.

3. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2023-yil 23-noyabrdagi «“Yashil makon” loyihasini izchil amalga oshirish orqali ekologik barqarorlikni ta’minlash chora-tadbirlari to‘g‘risida»gi PF-199-son Farmoni

4. Breiman, L. (2001). Random Forests. Machine Learning, 45(1), 5–32.

5. Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M. va boshq. (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment, 202, 18-27

6. Huete, A. R., Didan, K., Miura, T. va boshq. (2002). MODIS vegetation indices. Remote Sensing of Environment, 83(1-2), 195-213

7. Rouse, J. W., Haas, R. H., Schell, J. A. & Deering, D. W. (1974). Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. NASA SP-351, 309-317

8. Chander, G., Markham, B. & Helder, D. (2009). Summary of current radiometric calibration coefficients for Landsat 5 TM and Landsat 7 ETM+ sensors. Remote Sensing of Environment, 113(5), 893-903.

9. Zhu, Z., Woodcock, C. E., & Olofsson, P. (2012). Improved cloud detection for Landsat imagery. Remote Sensing of Environment, 118, 83-94.

10. Foody, G. M. & Mathur, A. (2004). Toward intelligent training of supervised image classifications: directing training data acquisition for SVM classification. Remote Sensing of Environment, 93(1-2), 107-117.

11. Myneni, R. B., Ross, J. & Asrar, G. (2015). Leaf Area Index (LAI) and NDVI relationship. Advances in Photosynthesis and Respiration, 30, 75-100

12. Sen2Cor Team. (2023). Sen2Cor v2.11 User Guide. European Space Agency.

13. Zhu, Z. & Woodcock, C. E. (2014). Continuous change detection and classification of land cover using all available Landsat data. Remote Sensing of Environment, 144, 152-171

14. Foga, S., Scaramuzza, P., Guo, S. va boshq. (2017). Cloud, cloud shadow, and snow detection in Landsat imagery. Remote Sensing of Environment, 202, 218-226

public

SLIB.uz — O'zbekiston ilmiy jurnallari va maqolalar yagona tizimda ilmiy nashirlarni bir joyda ko'rish, izlash va ulardan foydalanish imkonini beruvchi zamonaviy platforma.

Ijtimoiy tarmoqlarda
instagramtelegramyoutubefacebook

Bog'lanish uchun

Manzil:Chilonzor tumani Qatortol ko'chasi 60B

Tel:+998(55)511-44-00

Savol-javob va takliflar uchun

© 2026 Barcha huquqlar himoyalangan.