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टेरेन फ़ीचर एक्सट्रैक्शन और मैपिंग के लिए अंतरिक्ष-जनित LIDAR का मूल्यांकन

इस अध्ययन का मुख्य उद्देश्य विभिन्न इलाके सुविधाओं के निष्कर्षण और मानचित्रण के लिए अंतरिक्ष-जनित LIDAR (लाइट डिटेक्शन एंड रेंजिंग) डेटा की क्षमता का मूल्यांकन करना है। इस अध्ययन में GLAS (जियोसाइंस लेजर अल्टीमीटर सिस्टम) से प्राप्त डाटा ICESAT (आइस, क्लाउड एंड लैंड एलीवेशन सैटेलाइट), नासा द्वारा जनवरी 2003 में पृथ्वी के निरंतर वैश्विक अवलोकनों के लिए लॉन्च किया गया एक अंतरिक्ष-जनित LIDAR है। GLAS पृथ्वी की सतह की ओर 1064 एनएम (सतह स्थलाकृति के लिए) लेजर पल्स का उत्सर्जन करता है। इसमें 70 मीटर का एक बड़ा पैर प्रिंट है, क्रमिक लेजर दालों को 172 मीटर के साथ ट्रैक पर गोली मार दी जाती है। उत्तराखंड राज्य, भारत के पश्चिमी देहरादून घाटी में सहसपुर क्षेत्र को परीक्षण स्थल (चित्र 1) के रूप में लिया जाता है।

विश्लेषण को सीधे LIDAR रिटर्न डेटा (आयाम) और LIDAR वेवफॉर्म डेटा का उपयोग करके किया गया था। ICESAT LIDAR डेटा को पढ़ने, देखने और विश्लेषण करने के लिए एक अनुकूलित उपकरण विकसित किया गया था। LIDAR- व्युत्पन्न ऊंचाइयों की तुलना SRTM (शटल रडार स्थलाकृति मिशन) और कार्टोसैट -1 से उत्पन्न ऊंचाई के साथ की गई थी। कार्टोसैट -1 के संदर्भ में लगभग 18 मीटर का अधिकतम अंतर देखा गया। नंगे जमीन क्षेत्रों के मामले में, सटीकता जमीन-मापा ऊंचाई के संदर्भ में आधा मीटर के क्रम का है। इसलिए, नंगे पृथ्वी स्थानों के ICESAT डेटा का उपयोग डीईएम उत्पन्न करने के लिए ग्राउंड कंट्रोल पॉइंट के रूप में किया जा सकता है, या तो स्टीरियो-फोटोग्रामेट्रिक या इंटरफेरोमेट्रिक एसएआर तकनीकों द्वारा। ट्री और बिल्डिंग हाइट्स, और चंदवा संरचना (चित्र। 1 डी) को लेजर तरंग डेटा का उपयोग करके निकाला गया था, और बाद में नंगे पृथ्वी की ऊंचाई (डीईएम) निर्धारित की गई थी और कुछ स्थानों पर जमीन-मापी ऊंचाइयों के साथ मान्य थी (आर 2 = 0.998)।

Evaluation of Space-borne LIDAR for Terrain Feature Extraction and Mapping

चित्र 1: (a), (b) ICESAT GLAS फुट प्रिंट, (c) जंगल की ज़मीनी तस्वीर और (d) LIDAR तरंग डेटा से ट्री कैनोपी संरचना प्रोफ़ाइल

IRS-P4 OCM और SeaWiFS डेटा का उपयोग करके एयरोसोल ऑप्टिकल गहराई का मानचित्रण।

SeaWiFS से प्राप्त एरोसोल ऑप्टिकल डेप्थ (AOD) (सी-व्यूइंग वाइड फील्ड-ऑफ-व्यू सेंसर) और MODIS (मॉडरेट रेजोल्यूशन इमेजिंग स्पेक्ट्रोमाडोमीटर) सेंसर डेटा को विभिन्न जलवायु अध्ययनों में वैज्ञानिक समुदाय द्वारा नियमित रूप से उपयोग किया जाता है। IRS-P4 OCM (ओशन कलर मॉनिटर) सेंसर डेटा का उपयोग करके AOD को पुनः प्राप्त करने का प्रयास किया जाता है, और परिणामों की तुलना SeaWiFS और MODIS डेटा से की जाती है।

यह पाया जाता है कि सामान्य तौर पर OCM द्वारा प्राप्त AOD SeaWiFS के साथ-साथ MODIS (चित्र 2) से पुनर्प्राप्त के साथ अच्छे समझौते में है। OCM, AOD को पुनः प्राप्त किया है, हालांकि, MODIS (सहसंबंध = 0.75, ढलान = 0.91 और अवरोधन = 0.0198) की तुलना में SeaWiFS (सहसंबंध = 0.88, ढलान = 0.96 और अवरोधन = -0.013) के करीब है। RMSE OCM और SeaWIFS के बीच MS 0.0522 और OCM और MODIS के बीच 38 0.0638 पाए जाते हैं। औसत प्रतिशत अंतर इंगित करता है कि OCM पुनः प्राप्त AOD SeaWiFS की तुलना में 12% अधिक है और MODIS की तुलना में 8% अधिक है। OCM व्युत्पन्न AOD और SeaWiFS के बीच औसत निरपेक्ष प्रतिशत OCM और MODIS (20%) की तुलना में कम (16%) पाया जाता है। OCM और SeaWiFS के बीच घनिष्ठ सहमति, मुख्य रूप से पास के समय के लिए जिम्मेदार है, इस प्रकार OCM डेटा (चित्र 3) से प्राप्त AOD के साथ सीओडब्ल्यूएफएस के अंतराल वाले क्षेत्रों को भरने के लिए उपयोग किया जा सकता है।

चित्र 3: SeaWiFS (बाएं) से 865 एनएम पर एयरोसोल ऑप्टिकल गहराई, और संयुक्त OCM, SeaWiFS (दाएं) डेटा।

Mapping Aerosol Optical Depth using IRS-P4 OCM and SeaWiFS Data.

चित्र 2:  865 एनएम (OCM, SeaWiFS) और 869 एनएम (MODIS) में एयरोसोल ऑप्टिकल गहराई।

Aerosol optical depth at 865 nm from SeaWiFS (left), and combined OCM, SeaWiFS (right) data.

चित्र 3: SeaWiFS (बाएं) से 865 एनएम पर एयरोसोल ऑप्टिकल गहराई, और संयुक्त OCM, SeaWiFS (दाएं) डेटा।

बांडुंग सिटी, इंडोनेशिया के चारों ओर डी-इनसार, जीपीएस और एक्विफर सिस्टम कम्पेनसेशन मापक का उपयोग करते हुए भूमि उपखंड का पता लगाना और मापना।

बांडुंग, पश्चिमी जावा प्रांत, इंडोनेशिया की राजधानी और बांडुंग बेसिन के आसपास के शहरी / औद्योगिक क्षेत्रों में लंबे समय से रहने की सूचना है। इस काम में, संपार्श्विक माप तकनीकों को अपनाने वाला एक एकीकृत दृष्टिकोण, स्पेस-बॉर्न डिफरेंशियल इंटरफेरोमेट्रिक सिंथेटिक एपर्चर रडार (डी-इनार), मल्टी-एपोच जीपीएस अवलोकन और एक्वीफर सिस्टम संघनन, पोस्ट-2000 के दौरान क्षेत्र में भूमि उपधारा घटना का अध्ययन करने का प्रयास किया गया है।

अंतरिक्ष में जन्मी D-InSAR तकनीक में तीन अच्छी तरह से परिभाषित उप-प्रभावित पैच दिखाई देते हैं और (i) Cimahi Selatan, (ii) बांडुंग सेंट्रल, और (iii) दियुह कोलोट क्षेत्र (चित्र। 4) 15.8 की अधिकतम दरों के साथ। सेमी / वर्ष, 13.3 सेमी / वर्ष और 12.8 सेमी / वर्ष क्रमशः 2000 के बाद की अवधि (2005-2006) के दौरान। शास्त्रीय स्थैतिक मोड में वाहक चरण आधारित दोहरे आवृत्ति जीपीएस सर्वेक्षण से परिणाम 14.1 cm 0.3 सेमी / वर्ष, 13.4 cm 0.2 सेमी / वर्ष, और 9.2 cm 0.4 सेमी / वर्ष और 8.9 cm 0.2 सेमी / वर्ष की इसी उप-साक्ष्य दर दिखाते हैं। Cimahi Selatan, बांडुंग सेंट्रल और दयालु कोलोट क्षेत्रों में औसत समुच्चयित पाईज़ोमेट्री-प्रेरित एक्वीफर सिस्टम संघनन दर 20.35 सेमी / वर्ष (रेंज: 16.22–24.48 सेमी / वर्ष), 11.27 सेमी / वर्ष (रेंज: 8.92–13.62 सेमी /) के रूप में अनुमानित है। वर्ष), और 15.06 सेमी / वर्ष (रेंज: 8.81–21.32 सेमी / वर्ष) क्रमशः, डी-इनसार और जीपीएस-आधारित माप (छवि 5) से काफी करीब (हालांकि थोड़ा-अधिक अनुमानित) है। क्षेत्र में भूमि उप-विभाजन के मुख्य कारण के रूप में अध्ययन भूजल की अधिकता को प्रभावित करता है

Comparison of subsidence results from D-InSAR, GPS and aquifer system compaction measurement techniques

चित्र 5: डी-इनसार, जीपीएस और एक्वीफर सिस्टम संघनन मापन तकनीकों से उप-परिणाम परिणामों की तुलना।

उच्च-रिज़ॉल्यूशन सैटेलाइट डेटा का उपयोग करके एसिड-माइन ड्रेनेज के स्रोत के रूप में चूहा-छेद प्रकार के कोयला खानों की पहचान और मानचित्रण: उत्तर-पूर्वी भारत की जयंतिया पहाड़ियों से एक उदाहरण।

इस अध्ययन में, कारीगर चूहे की पहचान और मानचित्रण के लिए कार्टोसैट -1 पैन (स्थानिक संकल्प - 2.5 मीटर) और रिसोर्ससैट -1 एलआईएसएस- IV (स्थानिक संकल्प - 5.8 मीटर) से प्राप्त उच्च-रिज़ॉल्यूशन उपग्रह डेटा का उपयोग करने का प्रयास किया जाता है। मेघालय, भारत के जयंतिया हिल्स जिले के मध्य भाग में कोयला प्रकार की खदानें। एक विशिष्ट चूहे-छेद वाली खदान में एक छोटा व्यास शाफ्ट होता है, जो कोयले की सीम की गहराई तक डूब जाता है, कोयले की सीवन (छवि 6) के बाद शाफ्ट की दीवार पर सभी दिशाओं में क्षैतिज रूप से खोदे गए छेदों / बरोज़ के साथ। सतह के पानी की गुणवत्ता और धारा बिस्तर तलछट पर कोयला खनन के प्रभाव का अध्ययन करने के लिए सतह के पानी और तलछट के नमूनों का भू-रासायनिक विश्लेषण भी किया जाता है।

दृश्य विश्लेषण के आधार पर, यह पाया गया है कि ऊपर उल्लिखित उच्च रिज़ॉल्यूशन के उपग्रह चित्रों में चूहे-छेद प्रकार के कोयला खानों की पहचान करने और उनका पता लगाने की क्षमता है जो आमतौर पर काले धब्बे (शाफ्ट का प्रतिनिधित्व करते हुए) के साथ निकट-गोलाकार सफेद पैच (ओवरबर्डन डंप का प्रतिनिधित्व) के रूप में दिखाई देते हैं। केंद्र में (चित्र 7)। ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड वर्गीकरण दृष्टिकोण का उपयोग करके एक एल्गोरिथ्म भी (अर्ध) स्वचालित रूप से ऐसी खानों को मामूली अच्छी सटीकता के साथ मैप किया जाता है। मानसून और मानसून के बाद की अवधि के दौरान धारा-जल और धारा-शयन तलछट का रासायनिक विश्लेषण असामान्य रूप से कम पीएच, उच्च अम्लता, और उच्च एसओ 4 और Fe सामग्री के साथ धारा-जल में अम्लीय जल निकासी (एएमडी) की उपस्थिति का संकेत देता है। इन कोयले की खदानों के निकट धारा-तलछट तलछट में Fe की उच्च सांद्रता।

CARTOSAT-1 PAN and RESOURCESAT-1 LISS-4 merged FCC depicting rat-hole type coal mines and other landscape features

चित्र 7:  कार्टोसैट -1 पैन और रिसोर्ससैट -1 LISS-4 मर्ज किए गए FCC में चूहे-छेद प्रकार की कोयला खानों और अन्य परिदृश्य विशेषताओं को दर्शाया गया है।

सक्रिय माइक्रोवेवरैमोट सेंसिंग का उपयोग करके हिमालय के कुछ हिस्सों में हिम आवरण को चित्रित करना।

सक्रिय माइक्रोवेव रिमोट सेंसिंग, विशेष रूप से सिंथेटिक एपर्चर रडार (एसएआर), दुर्गम हिमालयी बर्फ और ग्लेशियर कवर की निगरानी के लिए सभी मौसम और सभी-मौसम इमेजिंग क्षमता प्रदान करता है। स्थानिक सीमा के मानचित्रण के लिए कई उपग्रहों (C- बैंड ENVISAT ASAR, L- बैंड ALOS-PALSAR, X- बैंड TerraSAR-x) से प्राप्त एसएआर डेटा का उपयोग करने के लिए एक अध्ययन किया जाता है। हिमालय। हिमाचल प्रदेश राज्य में मनाली क्षेत्र और भारत के उत्तराखंड राज्य में गंगोत्री क्षेत्र को परीक्षण स्थलों के रूप में लिया जाता है।

एसएआर डेटा की प्रोसेसिंग, जैसे कि बिजली की छवियों को आयात करना और बहु-देखना, SRTM DEM और लैंडसैट ETM + ऑर्थोरेटाइज्ड इमेज की मदद से जियोकोडिंग, और बैकस्कैटर जनरेशन की पीढ़ी, SARSCECE सॉफ्टवेयर का उपयोग करके किया गया। -3 डीबी के बैकस्कैटर अनुपात (/wet / )dry) के साथ मल्टी-डेट इमेज थ्रॉल्डिंग विधि का उपयोग गीले बर्फ के आवरण (छवि 8 ए) को वर्गीकृत करने के लिए किया गया था। बैकस्कैटर थ्रॉल्डिंग एल्गोरिदम का उपयोग एकल एसएआर छवि डेटासेट के साथ सूखी बर्फ और ग्लेशियर कवर क्षेत्र को खोजने के लिए किया गया था। यह देखा गया है कि एचएच-ध्रुवीकरण छवि एचवी-ध्रुवीकरण छवि (छवि 8 बी, सी) की तुलना में बर्फ कवर क्षेत्र का अनुमान लगाती है। बर्फ पैरामीटर पुनर्प्राप्ति पर आगे का कार्य प्रगति पर है।

Characterizing Snow Cover in Parts of Himalaya using Active MicrowaveRemote Sensing

राष्ट्रीय कार्बन परियोजना:

भारत में स्थलीय कार्बन चक्र को समझने के लिए, ’नेशनल कार्बन प्रोजेक्ट’ (NCP) के माध्यम से एक व्यापक अध्ययन इसरो-भूमंडल जीव मंडल कार्यक्रम (IGBP) के तहत लिया गया है।एनसीपी के प्रमुख लक्ष्य हैं:

  1. भारत में स्थलीय बायोम के लिए कार्बन पूल, फ्लक्स और नेट कार्बन संतुलन का आकलन
  2. एक अवलोकन नेटवर्क की स्थापना और भारत में शुद्ध कार्बन संतुलन के लिए मॉडलिंग और आवधिक मूल्यांकन के लिए रिमोट सेंसिंग-आधारित स्थानिक डेटाबेस बनाना
  3. पर्यावरण और वन मंत्रालय की द्वितीय राष्ट्रीय संचार (एसएनसी) गतिविधि को सहायता प्रदान करने के लिए कार्बन संतुलन के संबंध में यूएनएफसीसीसी को भारत सरकार।

परियोजना को तीन अंतर-संबंधित उप-परियोजनाओं के सेट के रूप में कार्यान्वित किया जा रहा है, अर्थात्:

  1. वनस्पति कार्बन पूल मूल्यांकन
  2. मृदा कार्बन पूल मूल्यांकन
  3. मृदा और वनस्पति - वायुमंडल कार्बन प्रवाह

वनस्पति कार्बन पूल मूल्यांकन

वनस्पति कार्बन पूल (वीसीपी) पर उप-परियोजना का मूल्यांकन विभिन्न वनस्पतियों, कृषि, पेड़ों-बाहरी-वन आदि जैसे विभिन्न वनस्पति पारिस्थितिक तंत्रों में उपरोक्त जमीन के कार्बन का आकलन करने के लिए किया गया है। इस परियोजना का उद्देश्य आरएस-आधारित कार्यप्रणाली विकसित करना है। राष्ट्रीय स्तर की कार्बन उपलब्धता का आकलन करें। इस परियोजना को केंद्र और राज्य सरकार की भागीदारी के साथ एक सहयोगी मोड में कार्यान्वित किया जा रहा है। इसरो के विभिन्न केंद्रों, राज्य के वन विभागों, विश्वविद्यालयों आदि सहित कार्यप्रणाली का विकास किया गया है और देश के विभिन्न क्षेत्रों में जनशक्ति को डेटा संग्रह के लिए प्रशिक्षित किया गया है। देश भर में फैले लगभग 2000 साइटों पर फ़ील्ड डेटा एकत्र किया जा रहा है। यह परियोजना स्थान-आधारित क्षेत्र बायोमास को स्थानिक सी मानचित्रों में परिवर्तित करने के लिए विभिन्न आरएस-आधारित अपसंस्कृति तकनीकों का भी पता लगाएगी।

मृदा कार्बन पूल मूल्यांकन

मृदा कार्बन पूल (एससीपी) पर उप-परियोजना का आकलन अनिश्चितता के अनुमानों के साथ-साथ मृदा कार्बन घनत्व (दोनों कार्बनिक और अकार्बनिक कार्बन, 1 मीटर गहराई तक) पर स्थानिक डेटासेट उत्पन्न करने के लिए किया गया है और कुल मृदा पूल का अनुमान लगाने के लिए भारत में। रिमोट सेंसिंग और जीआईएस तकनीकों का उपयोग प्रमुख भूमि सुधारों, इलाके की ढलान, कृषि-पारिस्थितिक उप-क्षेत्र (एईएसआर) और भूमि उपयोग / भूमि कवर के आधार पर स्थानिक सजातीय इकाइयों के मानचित्रण के लिए किया जाता है। इन स्थानिक रूप से सजातीय इकाइयों का उपयोग क्षेत्र के नमूना स्थानों को तय करने और फिर मिट्टी के कार्बनिक और अकार्बनिक कार्बन पर बिंदु-आधारित टिप्पणियों को बढ़ाने के लिए किया जाता है। जीआईएस के वातावरण में मृदा कार्बन पूल (कुल, जैविक और अकार्बनिक) पर राष्ट्रीय स्थानिक डेटाबेस बनाने के लिए परियोजना में उत्पन्न आंकड़ों को केंद्र में रखा गया है और संसाधित किया गया है। जैसा कि इस परियोजना के परिणाम सी-साइकिल मॉडलिंग में बुनियादी आदानों में से एक होंगे, इसे 10 किमी x 10 किमी ग्रिड वाली रूपरेखा में आउटपुट मैप बनाने की योजना है।

मृदा और वनस्पति - वायुमंडल कार्बन प्रवाह

मृदा और वनस्पति पर उप-परियोजना - वायुमंडल कार्बन फ्लक्स (एसवीएफ) देश के विभिन्न पारिस्थितिक क्षेत्रों में स्थलीय CO2 प्रवाह माप पर केंद्रित है और इस डेटा का उपयोग दूरस्थ रूप से संवेदन और अन्य डेटा के साथ स्रोत और सिंक की ताकत निर्धारित करने के लिए किया जाता है। देश में विभिन्न बायोम। इस उप-परियोजना में पहचाने जाने वाले प्रमुख कार्य हैं - (1) वायुमंडलीय CO2 माप नेटवर्क स्थापित करना और CO2 प्रवाह का विश्लेषण करना; (2) कार्बन के स्रोत-सिंक पैटर्न का विश्लेषण करने के लिए CO2 के उपग्रह आधारित वायुमंडलीय पुनर्प्राप्ति का उपयोग; (3) शुद्ध कार्बन विनिमय की निगरानी के लिए एड़ी-प्रवाह आधारित अवलोकन नेटवर्क की स्थापना; (4) मृदा श्वसन / उत्सर्जन प्रवाह की माप और मॉडलिंग; (5) कार्बन सुपीम्यूलेशन का अप-स्केलिंग उपग्रह रिमोट सेंसिंग का उपयोग करके क्षेत्रीय स्तर तक प्रवाहित करता है; (6) भारत पर सी-चक्र के दीर्घकालिक सिमुलेशन के लिए एक स्थानिक स्थलीय कार्बन मॉडल का मूल्यांकन; (7) भारतीय महासागर के ऊपर वायु-समुद्र CO2 आदान-प्रदान का दीर्घकालिक सिमुलेशन; और (8) जियोकेमिकल सी फ्लक्स-अपक्षय, आर्द्रभूमि प्रवाह, तलछट अपरदन और निक्षेपण, नदी और तटीय सी प्रवाह का अनुमान और मॉडलिंग।

गढ़वाल हिमालय के हिस्से में भूस्खलन खतरा और जोखिम विश्लेषण

भूस्खलन की संवेदनशीलता की मैपिंग गढ़वाल हिमालय के कुछ हिस्सों में भटवारी और गंगनानी के बीच राष्ट्रीय राजमार्ग -108 के साथ की जाती है, भारत एक बहुभिन्नरूपी सांख्यिकीय विधि (लॉजिस्टिक रिग्रेशन) का उपयोग करता है और परिणाम की तुलना रॉक मास वर्गीकरण आधारित ढलान स्थिरता संभावना वर्गीकरण (एसएसपीसी) से की जाती है। संभावित अतिसंवेदनशील ढलानों (छवि 9) को पहचानने के लिए बहुभिन्नरूपी सांख्यिकीय विधि की विश्वसनीयता का मूल्यांकन करने की विधि। इसकी ओर, सीमा सड़क संगठन (BRO) से पिछले 25 वर्षों का ऐतिहासिक भूस्खलन डेटा एकत्र किया गया था। आईआरएस LISS-III और PAN डेटा पिछले 10 वर्षों (1997-2008) के लिए अधिग्रहित किए गए थे और भूस्खलन निकायों को BRO छवियों के साथ परामर्श में उपग्रह चित्रों पर चिह्नित किया गया था। लैंडस्लाइड इनवेंटरी जेनरेट करने के लिए लैंडसैट टीएम डेटा और एरियल फोटोग्राफ का भी इस्तेमाल किया गया था। नौ विभिन्न भू-पर्यावरणीय कारक ग्राउंड डेटा के साथ उच्च रिज़ॉल्यूशन कार्टोसैट -1 और रिसोर्ससैट -1 छवियों से प्राप्त किए गए थे। खतरे की मैपिंग के लिए, भूस्खलन आकार (दोनों क्षेत्र और मात्रा की जानकारी) के साथ-साथ उनके घटना की अस्थायी संभावना के साथ अनुपात-लौकिक संभावना की गणना के लिए माना जाता है। सड़क के खिंचाव और सड़कों पर चलने वाले वाहनों के भूस्खलन भेद्यता विश्लेषण के लिए मात्रात्मक तरीके विकसित किए जाते हैं। भवन की भेद्यता की गणना करने का प्रयास करते समय, इमारतों के नुकसान के साथ-साथ विभिन्न प्रकार के भवनों में रहने वाले लोगों के लिए मात्रात्मक मूल्यांकन किया जाता है।

Landslide susceptibility (spatial probability) maps generated using logistic regression and SSPC methods along part of the National Highway–108 in Uttarakhand. Inset shows the location map

चित्र 9:  उत्तराखंड में राष्ट्रीय राजमार्ग -108 के हिस्से के साथ लॉजिस्टिक प्रतिगमन और SSPC विधियों का उपयोग करके उत्पन्न भूस्खलन संवेदनशीलता (स्थानिक संभावना) नक्शे। इनसेट स्थान का नक्शा दिखाता है

8 अक्टूबर, 2005 को कश्मीर हिमालय में भूकंप के कारण सतह के विरूपण और भूकंपी प्रेरित भूस्खलन का विश्लेषण।

8 अक्टूबर, 2005 को कश्मीर हिमालय (7.6 मेगावॉट) के भूकंप के कारण भारत-कोहिस्तान भूकंपीय क्षेत्र में हजारा सिंटैक्सिस के भीतर स्थित अपने भूकंप के कारण कई भूस्खलन और व्यापक सतह विकृति हुई, इसके अलावा जान-माल का भारी नुकसान हुआ। बहु-रिज़ॉल्यूशन उपग्रह डेटा उत्पादों जैसे कि भारतीय कार्टोसैट -1, रिसोर्ससैट -1, लैंडसैट-टीएम और एएसटीआर का विश्लेषण किया जाता है ताकि कार्यगत दोष का पता लगाया जा सके और एक बड़े पैमाने पर दुर्गम प्रभावित क्षेत्र में भूस्खलन को मैप किया जा सके।

कार्टोसैट -1 और रिसोर्ससैट -1 डेटा उत्पादों ने झेलम घाटी और आसपास के क्षेत्र में कई भूस्खलन और व्यापक क्षति का खुलासा किया। एएसटीआर छवियां, पूर्व और पश्चात की अवधि के दौरान अधिग्रहीत समान ज्यामिति देखने के साथ और उप-पिक्सेल सहसंबंध द्वारा सह-पंजीकृत, वक्रतापूर्ण रैखिकता के लिए एक रेखीय का पता चलता है, जिसे उरई के बालासोट से दक्षिण-पश्चिम में 86 किमी की दूरी तक पता लगाया जा सकता है। वर्तमान भूकंप का कारणात्मक दोष। इसके अलावा, कई शोधकर्ताओं द्वारा एकत्र किए गए इस क्षेत्र के सबूतों से गलती की पुष्टि की गई थी। जमीनी विरूपण-सह-क्षति सर्वेक्षण से पता चला है कि कार्यशील गलती की फांसी की दीवार पक्ष गंभीर रूप से प्रभावित हुई और कई भूकंपों के कारण भूस्खलन शुरू हो गया। भू भू-विज्ञान, ढलान ढाल, ढलान पहलू, वक्रता और राहत वर्गों जैसे इलाकों के मापदंडों को वास्तविक भूस्खलन घटनाओं के साथ सहसंबद्ध किया गया था और महत्वपूर्ण वर्गों की पहचान की गई थी। संभाव्यता घनत्व फ़ंक्शन के आधार पर भूस्खलन इन्वेंट्री के सांख्यिकीय विश्लेषण ने भूकंप की तीव्रता और सबसे बड़े भूस्खलन के आकार का अनुमान सक्षम किया, जो वास्तविक क्षेत्र डेटा के साथ अच्छी तरह से मेल खाता है। अध्ययन ने उपग्रह छवि व्याख्या के आधार पर भूस्खलन की आंशिक सूची से कुल भूस्खलन प्रभावित क्षेत्र (~ 67 किमी 2) का अनुमान लगाया।

बेसिन-स्केल हाइड्रोलॉजिकल मॉडलिंग अंडरस्टैंडिंग क्लाइमेट-लैंड सरफेस इंटरेक्शन-ए केस ऑफ़ महानदी बेसिन

यह अध्ययन जल विज्ञान के मॉडल का प्रयास करता है और महानदी नदी बेसिन (भारत के छत्तीसगढ़ और उड़ीसा राज्यों में ~ 1,44,000 किमी 2 को कवर करते हुए) पर भौतिक प्रवाह आधारित मैक्रो-स्केल हाइड्रोलॉजिकल मॉडल, वीआईसी ( परिवर्तनीय घुसपैठ क्षमता)। सैटेलाइट इमेज का उपयोग 1972, 1985 और 2003 के लिए बेसिन में लैंड कवर को मैप करने के लिए किया जाता है। मल्टी-डेट लैंड कवर मैप्स की तुलना में वॉटर बॉडी, एग्रीकल्चर और बाइट-अप की कीमत पर फॉरेस्ट कवर और बंजर जमीन में कमी का पता 30 साल की अवधि में चला।

वर्ष 2003 (छवि 10) के लिए बेसिन आउटलेट (मुंडाली आउटलेट) में मॉडल को कैलिब्रेट किया गया था। मॉडल का प्रदर्शन मासिक सिमुलेशन (नैश-सिटक्लिफ गुणांक, एनएस = 0.89) के लिए बेहतर पाया गया। 1972, 1985 और 2003 के लिए सिम्युलेटेड स्ट्रीमफ़्लोज़ के विश्लेषण के आधार पर, यह देखा गया है कि 1972 से 2003 तक मुंडाली आउटलेट पर वार्षिक स्ट्रीमफ़्लो में 4.53% (24.4 मिमी) की वृद्धि हुई है, जो कि एक महत्वपूर्ण राशि है। वॉल्यूमेट्रिक वृद्धि (~ 3514 एमएम 3)। उप-घाटियों के भीतर भी वार्षिक जलप्रवाह में वृद्धि देखी गई। स्ट्रीमफ्लो में यह वृद्धि मुख्य रूप से भूमि कवर में बदलाव के लिए जिम्मेदार हो सकती है, विशेष रूप से वन कवर में कमी।

Hydrologic simulation in Mahanadi Basin. Boxes show simulated (green) and observed (red) hydrographs at different outlets for the year 2003

चित्र १०:  महानदी बेसिन में हाइड्रोलॉजिकल सिमुलेशन। बक्से ने 2003 के लिए अलग-अलग आउटलेट पर नकली (हरा) और मनाया (लाल) हाइड्रोग्राफ का प्रदर्शन किया।

मृदा अपरदन मॉडलिंग आधारित प्रक्रिया - हिमालयन वाटरशेड में एक केस स्टडी

हिमालयी परिदृश्य में अपवाह और कटाव प्रक्रियाओं को समझने के लिए प्रक्रिया आधारित मॉडलिंग पर एक शोध अध्ययन एक नई पीढ़ी के WEPP (वाटर इरोज़न प्रेडिक्शन प्रोजेक्ट) मॉडल का उपयोग करके किया गया है, जो वाटरशेड और हिल्सलोप दोनों संस्करणों में है। भारत के उत्तराखंड के देहरादून जिले में पश्चिमी दून घाटी में स्थित सीताला राव जलप्रपात को परीक्षण स्थल के रूप में लिया गया है। अध्ययन क्षेत्र में स्वचालित मौसम स्टेशन, स्व-रिकॉर्डिंग वर्षा गेज और स्टेज स्तर अपवाह रिकॉर्डर जैसे फील्ड उपकरण स्थापित किए गए थे।

WEPP मॉडल को हिल्सलोप के पैमाने पर चलाया गया ताकि पहाड़ियों के साथ घुसपैठ और सतह अपवाह पीढ़ी और मिट्टी के नुकसान के पैटर्न को समझने में मदद मिले। यह पता चला है कि अपवाह जल मध्य-बैकस्लेप में घुसपैठ करता है और निचले-बैकस्लोप में बहता है, जो निचले बैकस्लेप में रिल और इंटर-रिल अपरदन की उच्च दर की ओर ले जाता है, इस प्रकार मिट्टी के क्षरण (छवि 11) के लिए बैक-बैकस्लोप की उच्च संवेदनशीलता का संकेत देता है। WEPP मॉडल वाटरशेड स्केल पर चलता है, यह दर्शाता है कि कम सतह से मध्यम बारिश की तीव्रता की बारिश की घटनाओं के लिए मनाया गया अपवाह के साथ नकली सतह अपवाह मैच अच्छी तरह से (r2 = 0.69) है, जबकि उच्च बारिश की तीव्रता के लिए मॉडल प्रदर्शन खराब पाया जाता है। परिणाम सूक्ष्म- / मिनी वाटरशेड स्तर पर मिट्टी और जल संरक्षण योजना के लिए WEPP मॉडल की उपयोगिता को सामने लाते हैं।

Average soil loss simulated along hillslope using WEPP model. 1–Hilltop, 2–Upper-backslope, 3–Mid-backslope, 4–Lower-backslope, 5–Toe-hillslope

चित्र 11: WEPP मॉडल का उपयोग करके पहाड़ी मिट्टी के साथ नकली मिट्टी की औसत हानि। 1-हिलटॉप, 2-अपर-बैकस्लेप, 3-मिड-बैकस्लेप, 4-लोअर-बैकस्लोप, 5-टो-हिल्सलोप

वर्षा आधारित कृषि-पारिस्थितिकी तंत्र में कृषि भूमि उपयोग योजना के लिए एफएओ-एईजेड दृष्टिकोण

एक स्थानिक रूप से स्पष्ट FAO-AEZ दृष्टिकोण का उपयोग भारत के मध्य और उत्तर-पश्चिमी क्षेत्र (राजस्थान, गुजरात और मध्य प्रदेश राज्यों) के कुछ हिस्सों में इष्टतम कृषि भूमि उपयोग योजना बनाने के लिए किया जाता है जो मुख्य रूप से वर्षा आधारित कृषि-पारिस्थितिकी तंत्र का प्रतिनिधित्व करते हैं। एफएओ एईजेड दृष्टिकोण का लाभ है कि उत्पादन क्षमता का आकलन फसल-विशिष्ट सीमाओं और प्रचलित जलवायु, मिट्टी और भू-भाग संसाधनों की संभावनाओं पर विचार किया जाता है।

मिट्टी के नक्शे का वेक्टर कवरेज (स्रोत: NBSS & LUP;) आर्क-जीआईएस में तैयार किया गया था। प्रत्येक मृदा मानचित्रण इकाई के लिए उपलब्ध जल धारण क्षमता (AWHC) का अनुमान लगाया गया था। दैनिक जलवायु डेटा को डिकैडल और मासिक आधार पर संकलित किया गया था, और फिर एफएओ न्यू लोकलिम सॉफ्टवेयर (वी 1.03) का उपयोग करके प्रक्षेपित किया गया था। स्थानिक मासिक और क्षारीय वर्षा और संभावित वाष्पीकरण (पीईटी) डेटा की बढ़ती अवधि (LGP) के स्थानिक रूप से अनुमान लगाने के लिए विश्लेषण किया गया था। मिट्टी और फसल की विशेषताओं को एकीकृत करके साधारण मिट्टी-जल संतुलन कार्यक्रम के आधार पर BUDGET सॉफ्टवेयर का उपयोग करके फसल-विशिष्ट LGP और जल सीमित उपज क्षमता का अनुमान लगाया गया था। फसल-विशिष्ट LGP और पानी सीमित उपज क्षमता तब एफएओ आधारित फसल-विशिष्ट मिट्टी उपयुक्तता नक्शे के साथ एकीकृत किया गया था ताकि फसल उत्पादन का अनुकूलन करने के लिए क्षेत्र में एक विशिष्ट फसल के लिए उच्चतम क्षमता वाले क्षेत्रों की पहचान की जा सके। (चित्र १२)).

Crop-specific (soyabean) suitability map in part of Madhya Pradesh State, India based on FAO-AEZ approach

(चित्र १२): एफएओ-एईजेड दृष्टिकोण पर आधारित भारत के मध्य प्रदेश राज्य के हिस्से में फसल-विशिष्ट (सोयाबीन) उपयुक्तता मानचित्र

देहरादून पर एरोसोल क्लाइमेटोलॉजी

इसरो-भूमंडल जीव मंडल कार्यक्रम (IGBP) की भारत (ARFI) परियोजना के लिए एरोसोल रेडियोएक्टिव फोर्सिंग के तहत, भारतीय सुदूर संवेदन संस्थान (आईआईआरएस), देहरादून में वायुमंडलीय एरोसोल पर निरंतर माप किए जा रहे हैं। ये माप एयरोसोल गुणों को चिह्नित करने में मदद करते हैं जो मौसम संबंधी मापदंडों के साथ संयुक्त होने पर वायुमंडलीय एरोसोल के परिवहन और व्यवहार का वर्णन करने में महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करेंगे।

माप के लिए उपयोग किए जा रहे उपकरण हैं - (ए) 10 संकीर्ण बैंड तरंग दैर्ध्य पर एयरोसोल विशेषताओं में वर्णक्रमीय विविधता का अध्ययन करने के लिए मल्टी-वेवलेंथ रेडिओमीटर (एमडब्ल्यूआर), (बी) काले (या मौलिक) कार्बन की वास्तविक समय एकाग्रता को मापने के लिए एथेलोमीटर (बीसी) एरोसोल कण, (सी) एयरोसोल कणों को विभिन्न आकारों में चिह्नित करने और अन्य भौतिक गुणों के अध्ययन के लिए उच्च मात्रा वायु नमूनाकर्ता, (डी) एयरोसोल के ऑप्टिकल गुणों का अध्ययन करने के लिए सनोफोटोमीटर और ओजोनोमीटर।

2008 और 2009 के दौरान MWR का उपयोग करके एरोसोल ऑप्टिकल डेप्थ (AOD) की मासिक वर्णक्रमीय परिवर्तनशीलता अपेक्षाकृत कम तरंग दैर्ध्य पर मजबूत तरंग दैर्ध्य निर्भरता को दर्शाती है जो धीरे-धीरे लंबी तरंगदैर्ध्य की ओर घट जाती है जिसे संचय मोड कणों के प्रभुत्व के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है (छवि 13)। AOD मूल्य तुलनात्मक रूप से कम (0.08-0.38) सर्दियों (दिसंबर-फरवरी) के दौरान गर्मियों (मार्च-जून) की अवधि (0.32-0.62) की तुलना में कम हैं। गर्मियों के दौरान लंबे समय तक तरंग दैर्ध्य में AOD की हल्की वृद्धि देखी जाती है, जिससे मोटे मोड कणों की उच्च सांद्रता का पता चलता है। इसके अलावा, यह देखा गया है कि दोपहर AOD का मान अपेक्षाकृत अधिक होता है, जिसे संवेदी मिश्रण और बादल छाए रहने की स्थिति के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है।

यह देखा गया है कि प्रचलित मौसम संबंधी परिस्थितियाँ बीसी की एकाग्रता को विनियमित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं। भारी वर्षा (जुलाई-अगस्त) की अवधि में बीसी की सांद्रता कम हो जाती है और शुष्क महीनों (चित्र 14) के दौरान बढ़ जाती है। बीसी एकाग्रता दिसंबर में उच्चतम (7500 एनजी एम -3) और अगस्त में सबसे कम (2320 एनजी एम -3) है। देहरादून पर वार्षिक औसत बीसी एकाग्रता लगभग 4300 एनजी एम -3 है।

Mean monthly spectral variability of AOD over Dehradun. Vertical bars denote the standard deviation from mean

चित्र 13:  देहरादून के ऊपर AOD की मासिक वर्णक्रमीय परिवर्तनशीलता। ऊर्ध्वाधर पट्टियाँ माध्य से मानक विचलन को दर्शाती हैं।

Mean monthly BC concentration over Dehradun. Vertical bars denote the standard deviation from mean

चित्र 14:  देहरादून पर औसत मासिक ईसा पूर्व एकाग्रता। ऊर्ध्वाधर पट्टियाँ माध्य से मानक विचलन को दर्शाती हैं।

शहरी विकास मॉडलिंग - एक भारतीय शहर का उदाहरण

उपयुक्त मॉडल जो सटीक तरीके से भविष्य के शहरी विकास की भविष्यवाणी कर सकते हैं, अधिकारियों को उचित नीति और नियोजन उपाय करने में मदद करने के लिए आवश्यक हैं। इस अध्ययन में, भारत में सहारनपुर शहर के शहरी विकास को अनुकरण करने के लिए एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (ANN) आधारित मॉडल लागू किया गया है। प्रस्तावित मॉडल में, साइट विशेषताओं को उत्पन्न करने के लिए रिमोट सेंसिंग और जीआईएस का उपयोग किया गया था, जबकि एएनएन का उपयोग शहरी विकास क्षमता और साइट विशेषताओं के बीच संबंधों को प्रकट करने के लिए किया गया था। एक बार जब एएनएन ने संबंध सीखे, तब इसका उपयोग शहरी विकास का अनुकरण करने के लिए किया गया था। एएनएन आर्किटेक्चर के विभिन्न फीड फॉर एएनएन आर्किटेक्चर्स का मूल्यांकन सेल द्वारा काप्पा इंडेक्स और थ्री स्पेसियल मेट्रिक्स अर्थात मीन पैच फ्रैक्टल डायमेंशन, लैंडस्केप शेप इंडेक्स और समानताओं के प्रतिशत का उपयोग करके किया गया। अंत में, भविष्य के विकास सिमुलेशन के लिए सबसे इष्टतम एएनएन वास्तुकला का चयन किया गया था (चित्र 15)।

अध्ययन दर्शाता है कि एएनएन आधारित मॉडल शहरी विकास को बढ़ावा दे सकता है और जीआईएस, रिमोट सेंसिंग और एएनएन को सफलतापूर्वक युग्मित करने के अलावा अंशांकन समय को कम कर सकता है। इसके अलावा, वर्तमान मॉडल को अनुमानित विकास परिदृश्यों को विकसित करने और "क्या-अगर" प्रकार के सवालों के जवाब देने के लिए शहरी नियोजन उपकरण के रूप में उपयोग किया जा सकता है।

इसके अलावा, इस तरह के मॉडल को विभिन्न जटिल गतिशील प्रणालियों की एक उद्देश्य समझ प्रदान करने और उनके भविष्य की स्थिति की भविष्यवाणी करने के लिए भी बढ़ाया जा सकता है। उदाहरण के लिए, ऐसे मॉडल भविष्य के भूमि-उपयोग और भूमि-आवरण (LULC) परिवर्तनों को अनुकरण करने के लिए भी लागू किए जा सकते हैं, जो LULC परिवर्तन, जलवायु के बीच संबंध को समझने के लिए वैश्विक परिवर्तन / कार्बन चक्र मॉडल और हाइड्रोलॉजिकल मॉडल LULC परिवर्तन, जलवायु, जल चक्र, आदि के बीच संबंध को समझने के लिए।

भारत और आसपास के महासागरों पर क्षेत्रीय कार्बन चक्र को समझना और मॉडलिंग करना

नेशनल कार्बन प्रोजेक्ट (एनसीपी) के हिस्से के रूप में, 1981-2003 के दौरान स्थलीय भारत में नेट प्राइमरी प्रोडक्शन (एनपीपी), नेट इकोसिस्टम प्रोडक्शन (एनईपी), और मृदा कार्बनिक कार्बन सामग्री का दीर्घकालिक सिमुलेशन समय-भिन्न आदानों का उपयोग करके किया जाता है। सैटेलाइट ग्रीननेस इंडेक्स (NDVI), सौर विकिरण, वायु तापमान, वर्षा, मिट्टी और वनस्पति को कार्नेगी-एम्स-स्टैनफोर्ड दृष्टिकोण (CASA), एक स्थलीय जीवमंडल मॉडल। यह पाया जाता है कि कृषि भूमि पर उत्पादकता में वृद्धि के कारण, देश के अधिकांश भाग में पिछले 22 वर्षों के दौरान NPP (0.007 Pg C Yr-2 या 8.5%) में वृद्धि हुई है। अध्ययन से यह भी पता चला है कि जलवायु अपेक्षाकृत छोटी (6%) है, लेकिन एनपीपी के बढ़ते रुझानों पर महत्वपूर्ण नियंत्रण है। एनईपी और एसओसी रुझानों का विश्लेषण जारी है।

2000-2008 के दौरान उष्णकटिबंधीय हिंद महासागर में CO2 प्रवाह का अनुमान है कि अर्ध-अनुभवजन्य मॉडल में इनपुट के रूप में CO2 विनिमय प्रक्रिया के कई प्रमुख मापदंडों के डेटा का उपयोग किया जाता है। प्रमुख मापदंडों में समुद्र और वायुमंडल के बीच अवशोषित CO2 का आंशिक दबाव अंतर, समुद्र की सतह पर हवा की गति, समुद्र की सतह का तापमान और समुद्री सतह की लवणता शामिल हैं। अनुमानित फ़्लक्स ज्यादातर उत्तर हिंद महासागर (10oS के उत्तर) पर सकारात्मक और दक्षिण उष्णकटिबंधीय हिंद महासागर (30oS-10oS) पर नकारात्मक हैं। अरब सागर वायुमंडलीय CO2 का प्रमुख स्रोत है। अनुमानित प्रवाह में एक मजबूत मौसमी और अंतर-वार्षिक परिवर्तनशीलता मौजूद है।

2002-2008 के दौरान भारत और आसपास के महासागरों के मध्य-क्षोभमंडलीय CO2 डेटा की मौसमी और अंतर-वार्षिक परिवर्तनशीलता, AIRS (वायुमंडलीय InfraRed Sounder, नासा के AQUA उपग्रह) पर आधारित अवलोकन और सतह के प्रवाह (स्रोत और सिंक) के साथ उनके संबंध का विश्लेषण किया जाता है। । अध्ययन से पता चलता है कि भारत के ऊपर स्थलीय जैव-प्रवाह प्रवाह और दक्षिण हिंद महासागर के ऊपर महासागरीय प्रवाह आदान-प्रदान वायुमंडलीय सीओ 2 सांद्रता के मौसमी परिवर्तनशीलता पर प्रमुख नियंत्रित करने वाले कारक प्रतीत होते हैं। अंतर-वार्षिक पैमाने पर, स्थलीय भारत और उत्तर हिंद महासागर के ऊपर, विशेष रूप से अरब सागर के ऊपर, वायुमंडलीय सीओ 2 सांद्रता के नियंत्रण पर महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं।

Comparison of simulated (a) and actual (b) growth for Saharanpur city, India

चित्र 15:  सहारनपुर शहर, भारत के लिए वर्ष 2001 के लिए नकली (ए) और वास्तविक (बी) विकास की तुलना। रेड-बिल्ट-अप क्षेत्र, पीला-गैर-निर्मित क्षेत्र, नीला-जल निकाय, काला-प्रतिबंधित क्षेत्र। उत्तर शीर्ष की ओर है और प्रत्येक बॉक्स में लगभग 9 किमी x 9 किमी का क्षेत्र शामिल है।