75
“O‘zbekistonda yer resurslarini boshqarishning ustuvor yo‘nalishlari: muammo va yechimlar”
11. Уидмарк Джим. Земелные реформы и системы земельного
регулирования в Восточной Европе. Таллин,1997, стр. 81 – 88.
12. Варламов А.А., Галченко С.А. Управление земелными
ресурсами. - М.: ГУЗ, 2005. -240 с.
13. Управление земельными ресурсами. Опыт Швеции. Минск,
Минсктипроект, 1999
14. Нурназаров А. Р. “Опыт функционирования рынка земли в
развитых странах мира” https://cyberleninka.ru/article/n/opyt-
funktsionirovaniya-rynka-zemli-v-razvityh-stranah-mira/viewer
15. Жиденко А. А. “Развитие финансовой подсистемы
инфраструктуры рынка земли” ISSN 1810-0201. Вестник ТГУ,
выпуск 7 (75), 2009. https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-
finansovoy-podsistemy-infrastruktury-rynka-zemli/viewer
16. Титова Н.Г. “Рынок земли и его роль в повышении
конкурентоспособности экономики”. Вестник Нижегородского
университета им. Н.И. Лобачевского, 2010, № 3 (2), с. 612–615
17. Интернет маълумотлари:
www.lex.uz.
www.ziyonet.uz.
www.landkadastr.com.
www.guz.ru
www.reason.ru
www.estemb.by
www.nethyerlands-embassy.ru/link.htm
YERDAN FOYDALANISH VA YER QOPLAMINING
OʻZGARISHINI ANIQLASH UCHUN MASOFAVIY ZONDLASH
VA GIS TEXNOLGIYASIDAN FOYDALANISHNI OʻRGANISH VA
KOʻRIB CHIQISH
Ashurov A.F.
– PhD, dotsent, TIQXMMI MTU,
Shavazov T.K.
–
stajyor o’qituvchi, TIQXMMI MTU,
Qodirov Z.N.
– magistrant,
TIQXMMIMTU
Annotatsiya.
Yer yuzasida o'zgarishlarni aniqlashning aniqligi
inson va tabiat hodisalari o'rtasidagi munosabatlar va o'zaro ta'sirlarni
76
“O‘zbekistonda yer resurslarini boshqarishning ustuvor yo‘nalishlari: muammo va yechimlar”
tushunish uchun muhimdir. Masofaviy zondlash va geografik axborot
tizimlari (GIS) erdan foydalanish va er qoplamining o'zgarishi haqida aniq
ma'lumot berish imkoniyatiga ega. Ushbu maqolada biz erdan foydalanish
va er qoplamining o'zgarishini aniqlash uchun qo'llaniladigan asosiy
usullarni o'rganamiz. O'n bitta o'zgarishlarni aniqlash texnikasi ko'rib
chiqiladi. Tegishli adabiyotlarni tahlil qilish shuni ko'rsatadiki, eng ko'p
qo'llaniladigan usullar tasniflashdan keyingi taqqoslash va asosiy
komponentlar tahlilidir. Tasniflashdan keyingi taqqoslash ikki sana
o'rtasidagi atmosfera va sensor farqlarining ta'sirini minimallashtirishi
mumkin. Tasvirni farqlash va tasvirni nisbatlashni amalga oshirish oson,
lekin ba'zida ular aniq natijalarni bermaydi. Gibrid o'zgarishlarni aniqlash
ko'plab texnikaning afzalliklaridan to'liq foydalanadigan foydali
texnikadir, lekin u murakkab va boshqa usullarning xususiyatlariga
bog'liq, masalan, nazorat ostida va nazoratsiz tasniflash. O'zgarishlar
vektor tahlilini amalga oshirish qiyin, ammo u o'zgarish yo'nalishi va
hajmini ta'minlash uchun foydalidir. So'nggi paytlarda o'zgarishlarni
aniqlashda sun'iy neyron tarmoqlar, chi-kvadrat, qarorlar daraxti va tasvir
sintezi tez-tez ishlatib kelinmoqda. Masofaviy zondlash ma'lumotlari va
GISni o'zgarishlarni aniqlashga integratsiyalash bo'yicha tadqiqotlar ham
ko'paydi. lekin u o'zgarishlarning yo'nalishi va hajmini ta'minlash uchun
foydalidir. So'nggi paytlarda o'zgarishlarni aniqlashda sun'iy neyron
tarmoqlar, qarorlar daraxti va tasvir sintezi tez-tez ishlatib kelinmoqda.
Masofaviy zondlash ma'lumotlari va GISni o'zgarishlarni aniqlashga
integratsiyalash bo'yicha tadqiqotlar ham ko'paydi.
Kalit so'zlar
: O'zgarishlarni aniqlash usullari; Masofadan
zondlash; GIS; Erdan foydalanish va er qoplamining o'zgarishi
O'zgarishlarni aniqlash - ob'ekt yoki hodisaning holatidagi farqlarni
turli vaqtlarda kuzatish orqali aniqlash jarayoni [1]. Yer yuzasida
o'zgarishlarni aniqlash vaqti va aniqligi inson va tabiat hodisalari
o'rtasidagi munosabatlar va o'zaro ta'sirlarni yaxshiroq tushunishga
yordam beradi va resurslardan foydalanishni boshqarishda ko'rsatmalar
beradi. O'zgarishlarni aniqlash dasturlarida ob'ekt yoki hodisaning
vaqtinchalik ta'sirini tahlil qilish uchun ko'p vaqtli ma'lumotlar
to'plamidan foydalanish kerak [2]. Hozirgi vaqtda kompyuter
imkoniyatlari va ma'lumotlar mavjudligi ortib borayotganligi sababli,
masofaviy zondlash va geografik axborot tizimlari (GIS) ob'ektlar va
hodisalarning o'zgarishini aniqlash uchun samarali vositaga aylandi.
77
“O‘zbekistonda yer resurslarini boshqarishning ustuvor yo‘nalishlari: muammo va yechimlar”
Masofadan zondlash deganda kosmik datchiklar orqali yer yuzasidagi
o‘zgarishlarni aniqlash qobiliyati tushuniladi [3]. Sun'iy yo'ldosh
tasvirlarini takroran yoritish va tasvir sifatini yaxshilash o'zgarishlarni
aniqlashda qimmatli yordam berishi mumkin [4]. Vaqtinchalik va fazoviy
rezolyutsiyalar olimlarga keng miqyosdagi o'zgarishlarni kuzatish va
aniqlash imkonini beradi va rejalashtiruvchilarga qishloq xo'jaligining
o'zgarishi, ekinlarning stressi, tabiiy ofatlar monitoringi, erdan
foydalanish va er qoplamining o'zgarishi kabi turli hodisalar haqida
ma'lumot olish yoki saqlashga yordam beradi [5]. Geografik axborot
tizimi ikki yoki undan ortiq vaqt oralig'idagi o'zgarishlarni o'lchash uchun
foydali vositadir. U ko'p ma'lumotlar manbalarini o'zgarishlarni aniqlash
platformasiga kiritish qobiliyatiga ega [2].
Masalan, tasniflangan tasvirlar, topografik xaritalar, tuproq
xaritalari va gidrologik xaritalar kabi bir nechta qatlamlardan foydalanish
ma'lum bir hududdagi o'zgarishlar haqida foydali ma'lumotlarni olish
imkoniyatini beradi. Bundan tashqari, GIS mavjud ma'lumotlarni
modellashtirish va statistik va analitik funktsiyalardan foydalangan holda
ushbu o'zgarishlarning tendentsiyalarini o'lchashi mumkin. GISning
afzalligi turli formatlarda (masalan, xaritalar yoki jadvallar) turli xil
natijalarni taqdim etishdir, bu bizga kerakli ma'lumotlarni olish uchun mos
chiqishni tanlash imkonini beradi. Yerdan foydalanish va er qoplamining
o'zgarishini aniqlash uchun masofadan turib ma'lumotlar va GIS keng
qo'llaniladi. Ko'pgina tadqiqotlar erdan foydalanish o'zgarishini aniqlash
uchun masofadan turib ma'lumotlar va GISdan foydalanishga harakat
qildi, masalan. [6-8]. Yerdan foydalanish va er qoplamining o'zgarishini
aniqlash uchun masofaviy zondlash texnologiyalarining turli tartiblari
yoki usullari qo'llaniladi. Ba'zi tadkikotlar haqiqatda masofaviy zondlash
usullaridan foydalangan; boshqalar masofadan turib seziladigan
ma'lumotlarni GIS ma'lumotlari bilan birlashtirgan, masalan. [10-12].
Bundan tashqari, ko'plab tadqiqotlar turli xil o'zgarishlarni aniqlash
usullarini ko'rib chiqdi va umumlashtirdi [1,2,5,13-15].
Bu yerda koʻrib chiqilgan maqolalarda yerdan foydalanish va er
qoplami oʻzgarishlari, oʻsimlik va oʻrmon oʻzgarishlari, shahar
oʻzgarishlari, atrof-muhit oʻzgarishlari, ekinlar monitoringi, oʻrmon
yongʻinlari, oʻrmonlarni kesish va boshqa dasturlarda oʻzgarishlarni
aniqlash usullari koʻrib chiqiladi. 1-jadvalda o'zgarishlarni aniqlash
usullaridan foydalangan holda tekshiriladigan ilovalar misollari
ko'rsatilgan. Ushbu maqolada biz birinchi navbatda erdan foydalanish va
78
“O‘zbekistonda yer resurslarini boshqarishning ustuvor yo‘nalishlari: muammo va yechimlar”
er qoplamining o'zgarishini aniqlashning asosiy usullarini ko'rib
chiqamiz, jumladan tasvirni farqlash, tasvir nisbati, o'zgarish vektor tahlili
(CVA), asosiy komponentlar tahlili (PCA), chisquare, tasniflashdan
keyingi taqqoslash, qaror daraxtlari, tasvir termoyadroviy, gibrid
o'zgarishlarni aniqlash, sun'iy neyron tarmoqlar (ANN) va geografik
axborot tizimlari (GIS), har bir texnikaning xususiyatlari, kuchli va zaif
tomonlari haqida umumiy ma'lumot berish orqali. Ikkinchidan,
o'zgarishlarni aniqlashda aniqlikni baholashning ahamiyatini va oldingi
tadqiqotlarda turli matritsalardan foydalanishni muhokama qilamiz.
Nihoyat, tegishli adabiyotlarni tahlil qilish asosida o'zgarishlarni aniqlash
usullarini baholaymiz.
1-jadval.
O'zgarishlarni aniqlash usullari yordamida tekshirilishi
mumkin bo'lgan ilovalarga misollar.
Ilova
Eng ko'p ishlatiladigan texnikalar
Misollar
Yerdan
foydalanish/Yer
qoplamining
o'zgarishi
Tasvirni farqlash, tasvir nisbati, NDVI,
CVA,
PCA,
chi-kvadrat,
Post-
klassifikatsiya,
gibrid
o'zgarishlarni
aniqlash, ANN, qarorlar daraxti, GIS
[21,22,26,31,33-
41]
Shahar o'zgarishi
Tasvirni
farqlash,
post-klassifikatsiya,
gibrid o'zgarishlarni aniqlash, PCA, GIS,
chi-kvadrat, tasvir sintezi
[26,42-44]
Atrof-muhit
o'zgarishi
NDVI, ANN, CVA, post-klassifikatsiya,
tasvirni farqlash
[30,38,45]
O'simliklarning
o'zgarishi
NDVI, CVA, tasvirni farqlash, post-
klassifikatsiya
[46-48]
Peyzaj o'zgarishi
Post-klassifikatsiya, GIS
[49-51]
O'rmonlarni kesish
Post-klassifikatsiya,
NDVI,
tasvirni
farqlash, PCA
[52-54]
Suv-botqoq
yerlarining
o'zgarishi
Post-klassifikatsiya, GIS
[55-57]
2. Yerdan foydalanish va yer qoplamini o‘zgartirish texnikasi
2.1. Tasvirni farqlash:
Tasvirni farqlash, shuningdek, tasvir deltasi
[16] deb ataladi, o'zgarishlarni aniqlashni amalga oshirish va talqin qilish
uchun oddiy, ishlatish uchun qulay texnikadir [17]. U tasvir piksellarini
ikkita natijaga ajratadi: o'zgarish yoki o'zgarmaslik. Ushbu natijalarni
olish jarayoni birinchi sanadagi tasvirdagi pikselning raqamli raqamini
ikkinchi sanadagi rasmdagi tegishli pikselning raqamli raqamidan
ayirishni o'z ichiga oladi. Tasvirni farqlashda ikkita sana o'zgarishini
aniqlashning umumiy jarayoni 1-sananing tasviridan 2-sana tasvirining
79
“O‘zbekistonda yer resurslarini boshqarishning ustuvor yo‘nalishlari: muammo va yechimlar”
o'zgarishini ajratib olishdir (masalan, 1-sananing tasviri - 2-sananing
tasviri) [18]. Ushbu texnikada o'zgartirilgan maydonni aniqlash uchun
chegaralarni tanlash kerak [16,19]. Biroq, tasvirni farqlash texnikasi
o'zgarishning o'zi haqida etarli ma'lumot bera olmaydi. Atmosfera va
boshqa sirtdan bo'lmagan nurlanish xususiyatlari tasvirni farqlash
natijalariga ta'sir qilishi mumkin [20]. Tasvirni farqlash geografik
muhitdagi o'zgarishlarni aniqlash uchun keng qo'llaniladi [16,21-23]. U
bitta diapazonli farq sifatida [24] yoki uchta bantning rang kompozitsiyasi
sifatida ishlatilgan [25]. Sohl [22] Landsat Thematic Mapper (TM)
yordamida Abu-Dabi amirligidagi landshaft oʻzgarishini aniqlash uchun
bir oʻzgaruvchan tasvirni farqlash, “kengaytirilgan” tasvir farqi,
oʻsimliklar indeksini farqlash, tasnifdan keyingi farqlash va oʻzgarish
vektor tahlilini oʻz ichiga olgan beshta oʻzgarishlarni aniqlash texnikasini
koʻrib chiqdi.) ma'lumotlar. U "kengaytirilgan" tasvirni farqlash texnikasi
boshqa texnikalar bilan solishtirganda o'zgarishning eng aniq qiymatlarini
ta'minlashini aniqladi, o'zgarish vektor tahlili esa o'zgarishlarning tabiati
haqida boy sifatli tafsilotlarni taqdim etish uchun foydali texnikadir.
O’rganilayongan shahar muhitida o'zgarishlarni aniqlash uchun to'rtta
texnikani solishtirdilar; tasvirni farqlash, tasvir regressiyasi, tasseled cap
transformatsiyasi ishlatilgan.
Natijalar shuni ko'rsatdiki, o'zgarishlarni aniqlashning eng aniq
usuli TM 3 diapazoni regressiyasi bo'lsa, TM 4 tasvir farqi eng kam aniq
deb topildi. Qurg'oqchil va yarim qurg'oqchil muhitda qizil chiziqli
tasvirni farqlash o'simliklarning o'zgarishini aniqlash uchun
Normallashtirilgan farq o'simliklar indeksini (NDVI) ishlatishdan ko'ra
samaraliroqdir [27]. Shuningdek, Pilon, Xovart [28] ko'rinadigan qizil
chiziq ma'lumotlari O’zbekistan janubi-g'arbiy va shimoli-g'arbiy qismida
joylashgan yarim qurg'oqchil tadqiqot hududi uchun spektral
o'zgarishlarni eng aniq aniqlash imkonini beradi degan xulosaga keldi.
2.2. Tasvirni nisbatlash:
Tasvirni nisbatlash - bu ikki yoki undan
ortiq tasvirlarning bir xil diapazonlaridan foydalangan holda ikki yoki
undan ortiq turli xil tasvirlar orasidagi ma'lumotlarni olishdir. Masalan, 2-
banddan foydalangan holda ikki marta orasidagi o'zgarishlarni hisoblash
uchun tasvirni nisbatlashning oddiy jarayoni quyidagicha bo'lishi
mumkin: (t1 diapazonining 2-bandi t2-ning 2-bandiga bo'linadi). U turli
xil er qoplamalarining piksellari orasidagi nozik farqlarni ta'kidlash uchun
ishlatiladi. Tasvirni nisbatlashda o'zgarmagan piksel kulrang darajali
ikkala sana uchun bir xil raqamni oladi. O'zgartirilgan piksel boshqa
80
“O‘zbekistonda yer resurslarini boshqarishning ustuvor yo‘nalishlari: muammo va yechimlar”
qiymatni oladi va engilroq yoki quyuqroq darajada ko'rsatiladi. Ikki yoki
undan ortiq tasvirlar orasidagi turli xil oʻzgarishlarni koʻrsatish uchun
tasvirni nisbatlashda tegishli chegara qiymatini tanlash muhim
ahamiyatga ega. Tasvirni nisbatlash texnikasi o'simlik qoplami
ma'lumotlarini olish uchun foydalidir. Ushbu texnikaning afzalligi
shundaki, soyalar ta'siri, radiatsiya o'zgarishi, tasvir shovqini va quyosh
burchagi kamayishi mumkin [29]. Biroq, ikkita asosiy kamchilik mavjud:
chegara qiymatini tanlash qiyin va o'zgarishlar turlarini tahlil qilib
bo'lmaydi [2].
Tasvir nisbati Howarth va Wickware [30] tomonidan uchta turli xil
rangni yaxshilash uchun ishlatilgan - 5-bandning qoplamasi, 5 va 7-
bandlar nisbati va o'simliklar indeksi. Natijalar shuni ko'rsatdiki, asosiy
o'zgarishlar tarmoqli nisbati va 5-band qoplamasi yordamida ta'kidlangan,
bu o'zgarish haqida qo'shimcha ma'lumot bergan, o'simlik ko'rsatkichini
yaxshilash natijalari esa o'zgarish haqida kamroq ma'lumot ko'rsatdi.
Nelson [31] lo'li kuya defoliatsiyasi tufayli o'zgarishlarni aniqlashning eng
to'g'ri usulini aniqlash uchun tasvirni farqlash, tasvir nisbati va o'simlik
ko'rsatkichlari farqini o'z ichiga olgan uchta o'zgarishlarni aniqlash
texnikasini sinab ko'rdi. Natijalar shuni ko'rsatdiki, o'simlik ko'rsatkichlari
farqi va 5-band nisbati o'rmon soyabonlarining o'zgarishini aniqlash
uchun boshqa bitta chiziq yoki tasma birikmalariga qaraganda aniqroqdir.
Prakash va Gupta [32] tasvir nisbati va o'simliklarning normallashtirilgan
farqi ko'rsatkichi tasviridan foydalangan va ular tasvir nisbati erdan
foydalanish xaritasi uchun juda foydali ma'lumot berishini aniqladilar.
2.3. Vektor tahlilini o'zgartirish (CVA):
O'zgarishlar vektor tahlili
o'zgarishning yo'nalishini ham, kattaligini ham ko'rsatishi mumkin. Bir
piksel uchun umumiy o'zgarish kattaligini (
CM
pixel
)
n
o'lchovli o'zgarish
maydoni orqali oxirgi nuqtalar orasidagi Evklid masofasini aniqlash orqali
hisoblash mumkin [58]:
𝐶𝑀
𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙
= ∑
(𝑋
2
− 𝑋
1
)
2
𝑛
𝑖=1
(1)
bu yerda
X
1
va
X
2
i
bandidagi birinchi sana va ikki piksel qiymatlari.
CVA ni amalga oshirish murakkab, ammo u o'zgarishlar haqida
ma'lumot berish uchun foydalidir. O'zgarishlar vektor tahlili Shoppman va
Tayler [26] tomonidan Chernobil AESdagi va uning atrofidagi
o'zgarishlarni kuzatish uchun ishlatilgan. Ular CVA bir qator hodisalarni,
jumladan, qurilish va qazish ishlarini, suv sathining o'zgarishini, qishloq
xo'jaligi qoplamining turidagi o'zgarishlarni va qirg'oq o'simliklarini
81
“O‘zbekistonda yer resurslarini boshqarishning ustuvor yo‘nalishlari: muammo va yechimlar”
ajratib olishga qodir degan xulosaga kelishdi. Bundan tashqari, o'zgarish
vektorlari ikkala o'zgarish tasvirida ham izchil edi. Allen va Kupfer [36]
archa ekotizimlarini o'rganish uchun o'zgarish vektor tahlilidan
foydalangan. Natijalar nominal o'rmon yoki er qoplami tasnifiga muqobil
ravishda o'rmon buzilishi va qayta tiklanish tendentsiyalarini farqlash
uchun bir nechta biofizik o'lchovlardagi o'zgarish vektorlarining
qobiliyatini ko'rsatdi. Berberoglu va Akin [35] Oʻrta er dengizi muhitida
erdan foydalanish va er qoplamining oʻzgarishini aniqlash uchun tasvirni
farqlash, tasvir nisbati, tasvir regressiyasi va CVA kabi oʻzgarishlarni
aniqlashning toʻrtta usulidan foydalangan. Natijalar shuni ko'rsatdiki,
CVA O'rta yer dengizida erdan foydalanish va er qoplamining o'zgarishida
mavjud bo'lgan o'zgaruvchanlikni boshqarishning eng aniq usuli
hisoblanadi. CVA ni boshqa texnikalar bilan birlashtirish faqat bitta
texnikadan ko'ra ko'proq ma'lumot beradi. Masalan, Silapasvan, Verbyla
[37] Sevard yarim orolida yer qoplamining oʻzgarishlarini aniqlash uchun
CVA, nazoratsiz tasniflash va aerofotosuratlarning vizual talqinidan
foydalangan. Ular tundra va boreal o'rmon o'rtasidagi o'tish mintaqasida
CVA va nazoratsiz tasnifdan foydalanish birgalikda o'zgarishlarni har
ikkala usuldan ham kuchliroq talqin qilishini aniqladilar.
2.4. Asosiy komponentlar tahlili (PCA):
Masofadan zondlashda
xos vektor transformatsiyasi, mehmonxona transformatsiyasi va
Karxunen Loeve transformatsiyasi deb ham ataladigan printsipial
komponent tahlili ma'lumotlar to'plamining o'lchamlarini kamaytirish
uchun ishlatiladigan ko'p o'lchovli texnikadir [60]. Ushbu texnikada
korrelyatsiya qilingan o'zgaruvchi bo'lgan asl masofadan zondlash
ma'lumotlar to'plami sharhlash uchun oddiyroq ma'lumotlar to'plamiga
aylantiriladi. Bu ma'lumotlar to'plamini asl nusxadagi eng muhim
ma'lumotlarni ifodalovchi korrelyatsiyasiz o'zgaruvchilar bo'lishiga
imkon beradi [15]. Ko'p tarmoqli tasvirlarning dispersiya-kovariatsiya
matritsasi (C) ni hisoblash quyidagicha ifodalanadi:
𝐶 =
∑
(𝑋
𝑗
− 𝑀)(𝑋
𝑗
− 𝑀)
𝑛
𝑗=1
𝑛 − 1
𝑇
(2)
Bu yerda
M
va
X
- mos ravishda ko'p tarmoqli tasvir o'rtacha va
individual piksel qiymati vektorlari, va n - piksellar soni.
O'zgarishlarni aniqlashda PCAni qo'llashning ikki yo'li mavjud.
Birinchi usul bitta faylga ikkita rasm sanasini qo'shish, ikkinchi usul esa
PCA ni alohida bajargandan so'ng birinchi sananing mos keladigan
82
“O‘zbekistonda yer resurslarini boshqarishning ustuvor yo‘nalishlari: muammo va yechimlar”
tasviridan ikkinchi tasvir sanasini ayirishdir. PCA ning kamchiliklarini
uchta masalaga guruhlash mumkin:
1) o'zgarishni aniqlash uchun chegaralarni tanlashni talab qiladi;
2) PCA natijalarini sharhlash va belgilash qiyin; va
3) o'zgarish sinfining to'liq matritsasi taqdim etmaydi [2].
Standartlashtirilgan usullar yordamida erdan foydalanish va er
qoplamining o'zgarishini aniqlashda asosiy komponentlar tahlili
qo'llanilgan. Masalan, Baronti, Karla [33] ko'p vaqtli polarimetrik sintetik
diafragma radar (SAR) tasvirlarida yuzaga keladigan o'zgarishlarni
tekshirish uchun PCA ni qo'lladi. Ular tasvirlash tizimi tomonidan
kiritilgan va har bir qutblanishga og'irlik beradigan daromad
o'zgarishlarini kamaytirish uchun transformatsiyada kovariatsiya
matritsasi o'rniga korrelyatsiyadan foydalanganlar.
Boshqa bir misolda, Liu, Nishiyama [36] matematik nuqtai
nazardan tasvirni farqlash, tasvir nisbati, tasvir regressiyasi va PCA kabi
to'rtta texnikani solishtirdi. Ular standartlashtirilgan PCA o'zgarishlarni
aniqlash uchun eng yaxshi ko'rsatkichga erishganini tan oldilar.
O'zgarishlarni
aniqlash
uchun
standartlashtirilgan
PCA
standartlashtirilmagan PCA dan yaxshiroqdir, chunki agar PCAga duchor
bo'lgan tasvirlar bir xil shkalada o'lchanmasa, korrelyatsiya matritsasi
ma'lumotlarni bir xil shkalada normallashtiradi [37].
Tegishli adabiyotlarni tahlil qilib, hech qanday texnika barcha
holatlarga mos kelmasligi ko'rinadi. Yer yuzidagi ob'ekt yoki hodisaning
o'zgarishini aniqlashning tegishli usulini tanlash bir qator elementlarga,
jumladan, o'rganilayotgan hududning xususiyatlariga, sensorning fazoviy
o'lchamlari, atmosfera effektlari va detektor uchun mos texnikani
qo'llashdan oldin hisobga olinishi kerak bo'lgan burchakka bog'liq.
Bundan tashqari, usulni tanlashdan oldin ob'ektlarning
xususiyatlarini hisobga olish kerak, chunki bu usullarning ba'zilari ba'zi
hollarda boshqalarga qaraganda kuchliroq edi. Misol uchun, qurg'oqchil
muhitda o'simlik qoplamini aniqlash uchun tasvirni farqlash
o'simliklarning normallashtirilgan farqi indeksiga qaraganda samaraliroq.
Bundan tashqari, tasniflashdan keyingi taqqoslash ikki jihatdan foydalidir.
U o'zgarishlar tafsilotlarini beradi va tegishli chegaralarni tanlashdan
qochadi. O'zgarishlarni aniqlash natijalarining aniqligiga ushbu
elementlar, shuningdek, fazoviy va spektral tasvirlarning o'lchamlari ta'sir
qilishi mumkin. O'zgarishlarni aniqlash usullaridan foydalangan holda
tadqiqotlar natijalarga ta'sir qilishi mumkin bo'lgan elementlarni hisobga
83
“O‘zbekistonda yer resurslarini boshqarishning ustuvor yo‘nalishlari: muammo va yechimlar”
olishi kerak. Bundan tashqari, tadqiqotchilar o'z xulosalari bilan
natijalarning miqdoriy tahlilini taqdim etishlari kerak. Ko'rib chiqilgan
ko'plab tadqiqotlar buni amalga oshira olmadi; ushbu tadqiqotlar
o'zgarishlarni aniqlash texnikasining ishlashini taqqoslaganligi sababli,
aniqlikni baholash uchun asosli ma'lumot yo'q edi. O'zgarishlarni aniqlash
texnikasi yordamida olingan natijalarni erda sodir bo'layotgan haqiqiy
o'zgarishlar bilan bog'lash kerak.
Avvalgi tadqiqotlarning ba'zilari haqiqiy o'zgarishlarni hisobga
olmadi. O'zgarishlarni aniqlash bo'yicha tadqiqotlarning aksariyati shahar
kengayishining tropik va mo''tadil muhitga ta'sirini ko'rib chiqdi; ammo,
afsuski, bir nechta tadqiqotlar cho'l muhitidagi o'zgarishlarni ko'rib chiqdi.
Ba'zi elementlar, jumladan, shaharning kengayishi va tabiiy omillar, cho'l
muhitida o'zgarishlarga olib kelishi mumkin.
Ushbu o'zgarishlarni ba'zan sun'iy yo'ldosh tasvirlari yordamida
aniqlash qiyin. Masalan, o'simlik qoplamini sun'iy yo'ldosh tasvirlaridan
o'rmonli hududda osongina aniqlash mumkin, lekin cho'l hududida emas.
Shu sababli, cho'l muhitida o'zgarishlarni aniqlash usullarini qo'llash
uchun keyingi tadqiqotlar kafolatlanadi.
Foydalanilgan adabiyotlar
:
[1] A. Singh, “Review Article Digital Change Detection Techniques Using
Remotely-Sensed Data,” International Journal of Remote Sensing, Vol.
10, No. 6, 1989, pp. 989-1003.
[2] D. Lu, et al., “Change Detection Techniques,” International Journal of
Remote Sensing, Vol. 25, No. 12, 2004,pp. 2365-2401.
[3] T. Ramachandra and U. Kumar, “Geographic Resources Decision
Support System for Land Use, Land Cover Dynamics Analysis,”
Proceedings of the FOSS/GRASS Users Conference, Bangkok,
September 2004.
[4] J. R. E. Jensen, “Urban/Suburban Land Use Analysis,” American
Society of Photogrammetry, Falls Church, Virginia, Vol. 2, 1983, pp.
1571-1666.
[5] J. Rogan and D. M. Chen, “Remote Sensing Technology for Mapping
and Monitoring Land-Cover and Land-Use Change,” Progress in
Planning, Vol. 61, No. 4, 2004, pp. 301-325.
[6] E. Brondizio, et al., “Land Use Change in the Amazon Estuary:
Patterns of Caboclo Settlement and Landscape Management,” Human
Ecology, Vol. 22, No. 3, 1994, pp. 249-278.
84
“O‘zbekistonda yer resurslarini boshqarishning ustuvor yo‘nalishlari: muammo va yechimlar”
[7] R. Pelorosso, et al., “Land Cover and Land Use Change in the Italian
Central Apennines: A Comparison of Assessment Methods,” Applied
Geography, Vol. 29, No. 1, 2009, pp. 35-48.
[8] R. B. Thapa and Y. Murayama, “Urban Mapping, Accuracy, & Image
Classification: A Comparison of Multiple Approaches in Tsukuba City,
Japan,” Applied Geography, Vol. 29, No. 1, 2009, pp. 135-144.
[10] W. Z. Michalak, “GIS in Land Use Change Analysis: Integration of
Remotely Sensed Data into GIS,” Applied Geography, Vol. 13, No. 1,
1993, pp. 28-44.
[11] Q. Weng, “A Remote Sensing GIS Evaluation of Urban Expansion
and Its Impact on Surface Temperature in the Zhujiang Delta, China,”
International Journal of Remote Sensing, Vol. 22, No. 10, 2001, pp. 1999-
2014.
[12] J. Rogan, et al., “Integrating GIS and Remotely Sensed Data for
Mapping Forest Disturbance and Change,” In: M. A. Wulder and S. E.
Franklin, Eds., Understanding Forest Disturbance and Spatial Pattern:
Remote Sensing and GIS Approaches, 2007, pp. 133-171.
[13] D. A. Mouat, et al., “Remote Sensing Techniques in the Analysis of
Change Detection,” Geocarto International, Vol. 8, No. 2, 1993, pp. 39-
50.
[15] J. R. Jensen, “Introductory Digital Image Processing: A Remote
Sensing Perspective,” In: K. C. Clarke, Ed., 3
rd
Edition, Prentice Hall, The
United States of America, 2005.
[17] S. S. Podeh, et al., “Forest Change Detection in the North of Iran
Using TM/ETM+ Imagery,” Asian Journal of Applied Sciences, Vol. 2,
No. 6, 2009, pp. 464-474.
[18] M. Jahari, et al., “Change Detection Studies in Matang Mangrove
Forest Area, Perak,” Pertanika Journal of Science and Technology, Vol.
19, No. 2, 2011, pp. 307-327.
[19] P. L. Rosin and T. Ellis, “Image Difference Threshold Strategies and
Shadow Detection,” Proceedings of the 6th British Machine Vision
Conference, Citeseer, 1995.
[20] P. A. Rogerson, “Change Detection Thresholds for Remotely Sensed
Images,” Journal of Geographical Systems, Vol. 4, No. 1, 2002, pp. 85-97.
[21] R. Weismiller, et al., “Change Detection in Coastal Zone
Environments,” Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol.
43, No. 12, 1977, pp. 1533-1539.
85
“O‘zbekistonda yer resurslarini boshqarishning ustuvor yo‘nalishlari: muammo va yechimlar”
[22] T. L. Sohl, “Change Analysis in the United Arab Emirates: An
Investigation of Techniques,” Photogrammetric Engineering and Remote
Sensing, Vol. 65, No. 4, 1999, pp. 475-484.
[23] H. A. Afify, “Evaluation of Change Detection Techniques for
Monitoring Land-Cover Changes: A Case Study in New Burg El-Arab
Area,” Alexandria Engineering Journal, Vol. 50, No. 2, 2011, pp. 187-195.
[24] J. R. Jensen and D. Toll, “Detecting Residential Land-Use
Development at the Urban Fringe,” Photogrammetric Engineering &
Remote Sensing, Vol. 48, No. 4, 1982, pp. 629-643.
[25] D. Williams and M. Stauffer, “Monitoring Gypsy Moth Defoliation
by Applying Change Detection Techniques to Landsat Imagery,”
Proceeding of the Sympsium on Vegetation Damage Assessment,
American Society of Photogammetry, Falls Church, 1978, pp. 221-229.
[26] M. K. Ridd and J. Liu, “A Comparison of Four Algorithms for Change
Detection in an Urban Environment,” Remote Sensing of Environment,
Vol. 63, No. 2, 1998, pp. 95-100.
[27] P. S. Chavez and D. J. MacKinnon, “Automatic Detection of
Vegetation Changes in the Southwestern United States Using Remotely
Sensed Images,” Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol.
60, No. 5, 1994, pp.571-583.
[28] P. Pilon, et al., “An Enhanced Classification Approach to Change
Detection in Semi-Arid Environments,” Photogrammetric Engineering
and Remote Sensing, Vol. 54, No. 12, 1988, pp. 1709-1716.
[29] H. Alphan, “Comparing the Utility of Image Algebra Operations for
Characterizing Landscape Changes: The Case of the Mediterranean
Coast,” Journal of Environmental Management, Vol. 92, No. 11, 2011, pp.
2961-2971.
[31] R. Nelson, “Detecting Forest Canopy Change Due to Insect Activity
Using Landsat MSS,” Photogrammetric Engineering and Remote
Sensing, Vol. 49, 1983, pp. 1303-1314.
[32] A. Prakash and R. Gupta, “Land-Use Mapping and Change Detection
in a Coal Mining Area-A Case Study in the Jharia Coalfield, India,”
International Journal of Remote Sensing, Vol. 19, No. 3, 1998, pp. 391-
410.
[33] S. Baronti, et al. “Principal Component Analysis for Change
Detection on Polarimetric Multitemporal SAR Data,” Geoscience and
Remote Sensing Symposium, Surface and Atmospheric Remote Sensing:
Technologies, Data Analysis and Interpretation, 1994.
86
“O‘zbekistonda yer resurslarini boshqarishning ustuvor yo‘nalishlari: muammo va yechimlar”
[34] G. M. Foody, et al., “Classification of Remotely Sensed Data by an
Artificial Neural Network: Issues Related to Training Data
Characteristics,” Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol.
61, No. 4, 1995, pp. 391-401.
[35] J. Jensen, et al., “Predictive Modelling of Coniferous Forest Age
Using Statistical and Artificial Neural Network Approaches Applied to
Remote Sensor Data,” International Journal of Remote Sensing, Vol. 20,
No. 14, 1999, pp. 2805-2822.
[36] T. R. Allen and J. A. Kupfer, “Application of Spherical Statistics to
Change Vector Analysis of Landsat Data: Southern Appalachian Spruce-
Fir Forests,” Remote Sensing of Environment, Vol. 74, No. 3, 2000, pp.
482-493.
[37] C. Silapaswan, et al., “Land Cover Change on the Seward Peninsula:
The Use of Remote Sensing to Evaluate the Potential Influences of
Climate Warming on Historical Vegetation Dynamics,” Canadian Journal
of Remote Sensing, Vol. 27, No. 5, 2001, pp. 542- 554.
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ВОСПРОИЗВОДСТВЕННОГО
ЦИКЛА ЗЕМЕЛЬ ПРИУСАДЕБНЫХ И ДЕХКАНСКИХ
ХОЗЯЙСТВ
Ашуров А.Ф.
– PhD, доцент, ТИИМСХ НИУ
Аннотация.
В статье изложены вопросы снижения плодородие
почв в результате выращивании сельскохозяйственных культур в
землях
приусадебных
и
дехканских
хозяйствах,
пути
предотвращение этого процесса, способы восстановление и
повышение плодородие почв.
Ключевые слова:
плодородия, бонитировка, севооборот,
гумус, полуакриламид, картограмма, горообразование, миноранты,
пестициды, породность.
При выращивании сельскохозяйственных культур в землях
дехканских и приусадебных хозяйствах снижения плодородия почвы
является объективным закономерным процессом, если не соблюдать,
соответствующих приводимых научно обоснованных правил. Земля
при
правильном
использовании
восстанавливает
свои
