RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерная оптика:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерная оптика, 2019, том 43, выпуск 1, страницы 90–98 (Mi co608)  

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

A remote sensing and GIS based approach for land use/cover, inundation and vulnerability analysis in Moscow, Russia

K. Choudharyab, M. Booriac, A. V. Kupriyanovad

a Samara National Research University, 443086, Russia, Samara, Moskovskoye Shosse 34
b The Hong Kong Polytechnic University, Hung Hom, Kowloon, Hong Kong
c American Sentinel University, 2260 South Xanadu Way, Suite 310, Aurora, Colorado 80014, USA
d IPSI RAS - Branch of the FSRC “Crystallography and Photonics” RAS, Molodogvardeyskaya 151, 443001, Samara, Russia

Аннотация: Monitoring of land use/cover (LULC) change is very important for sustainable development planning study. This research work is to understand natural and environmental situation and its cause such as intensity, distribution and socio and economic effects in Moscow, Russia based on remote sensing and Geographical Information System techniques. A model was developed by following thematic layers: land use/cover, vegetation, soil, geomorphology and geology in ArcGIS 10.2 software using multi-spectral satellite data obtained from Landsat 7 and 8 for the years of 1995, 2005 and 2016 respectively. Increasing scientific and political interest in regional aspects of global environmental changes, there is a strong stimulus to better understand the patterns causes and environmental consequences of LULC expansion in the elevation of Moscow state, one of the areas in the nation with fast economic growth and high population density. A 70 to 300 m inundation land loss scenarios for surface water and sea level rise (SLR) were developed using digital elevation models of study site topography through remote sensing and GIS techniques by ASTER GDEM and Landsat OLI data. The most severely impacted sectors are expected to be the vegetation, wetland and the natural ecosystem. Improved understanding of the extent and response of SLR will help in preparing for adaptation.

Ключевые слова: LULC, Sea level rise, Landsat data, remote sensing and GIS.

Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство образования и науки Российской Федерации
Российский фонд фундаментальных исследований 15-29-03823
16-41-630761
17-01-00972
18-37-00418
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации 0026-2018-0102


DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-2019-43-1-90-98

Полный текст: PDF файл (4035 kB)
Полный текст: http://www.computeroptics.smr.ru/.../430111.html
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Тип публикации: Статья
Поступила в редакцию: 17.07.2018
Принята в печать:11.11.2018
Язык публикации: английский

Образец цитирования: K. Choudhary, M. Boori, A. V. Kupriyanov, “A remote sensing and GIS based approach for land use/cover, inundation and vulnerability analysis in Moscow, Russia”, Компьютерная оптика, 43:1 (2019), 90–98

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{ChoBooKup19}
\by K.~Choudhary, M.~Boori, A.~V.~Kupriyanov
\paper A remote sensing and GIS based approach for land use/cover, inundation and vulnerability analysis in Moscow, Russia
\jour Компьютерная оптика
\yr 2019
\vol 43
\issue 1
\pages 90--98
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co608}
\crossref{https://doi.org/10.18287/2412-6179-2019-43-1-90-98}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/co608
  • http://mi.mathnet.ru/rus/co/v43/i1/p90

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Компьютерная оптика
    Просмотров:
    Эта страница:72
    Полный текст:33
    Литература:8
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020