MASOFADAN ZONDLASH TEXNOLOGIYALARI ASOSIDA YER RESURSLARIDAN FOYDALANISH MONITORINGINI TAKOMILLASHTIRISH
Kalit so'zlar:
masofadan zondlash, geoaxborot tizimlari, yer resurslari monitoringi, NDVI, Sentinel-2, Landsat, tuproq sho'rlanishi, klassifikatsiya, Random Forest, qishloq xo'jaligi yerlariAnnotatsiya
Ushbu maqolada masofadan zondlash texnologiyalari asosida yer resurslaridan foydalanish monitoringini takomillashtirish masalalari o'rganilgan. Tadqiqotning maqsadi - Sentinel-2, Landsat-8/9 va MODIS sun'iy yo'ldosh tasvirlaridan foydalangan holda qishloq xo'jaligi yerlari, sug'oriladigan maydonlar, tuproq sho'rlanishi va o'simlik qoplami holatini masofadan aniqlash uchun kompleks metodikani ishlab chiqish va uni Respublika hududlari misolida sinovdan o'tkazishdir. Tadqiqot davomida spektral kanallar bo'yicha vegetatsiya indekslari (NDVI, NDWI, SAVI) hisoblab chiqildi, ob'ektlarni tasniflash uchun nazorat ostidagi (supervised) klassifikatsiya usullari, jumladan Random Forest algoritmi qo'llanildi hamda natijalar yer usti tekshiruv (ground truth) ma'lumotlari bilan solishtirildi. Tahlil natijalari shuni ko'rsatdiki, ishlab chiqilgan metodika yer qoplami turlarini 92-95 foiz aniqlik bilan tasniflash imkonini beradi, bu esa an'anaviy dala tekshiruvlariga nisbatan vaqt va moliyaviy xarajatlarni sezilarli darajada qisqartiradi. Olingan natijalar yer resurslarini boshqarish, sug'orish tizimlarini rejalashtirish va tuproq degradatsiyasini oldindan aniqlash bo'yicha amaliy tavsiyalar ishlab chiqishga asos bo'ladi.
Foydalanilgan adabiyotlar
1. Congalton R. G., Green K. Assessing the Accuracy of Remotely Sensed Data: Principles and Practices. 3rd ed. Boca Raton: CRC Press, 2019. 328 p.
2. Gorelick N., Hancher M., Dixon M., Ilyushchenko S., Thau D., Moore R. Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone // Remote Sensing of Environment. 2017. Vol. 202. P. 18-27.
3. Rouse J. W., Haas R. H., Schell J. A., Deering D. W. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS // Proceedings of the Third ERTS Symposium. NASA SP351. 1974. Vol. 1. P. 309-317.
4. Breiman L. Random Forests // Machine Learning. 2001. Vol. 45, No. 1. P. 5-32.
5. Xolmatov A. A., Yusupov Sh. T. Sug'oriladigan yerlar sho'rlanishini masofadan zondlash usullari bilan baholash // O'zbekiston qishloq xo'jaligi jurnali. 2023. No. 4. B. 45-52.
6. Karimov T. X. Geoaxborot tizimlari va masofadan zondlash asoslari. Toshkent: Fan va texnologiya, 2022. 214 b.
7. FAO. Land and Water Digital Innovations: Remote Sensing Applications for Sustainable Agriculture. Rome: FAO, 2022. 96 p.
8. Singh A. Digital change detection techniques using remotely-sensed data // International Journal of Remote Sensing. 1989. Vol. 10, No. 6. P. 989-1003.
9. Xu H. Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery // International Journal of Remote Sensing. 2006. Vol. 27, No. 14. P. 3025-3033.
10. O'zbekiston Respublikasi Yer resurslari, geodeziya, kartografiya va davlat kadastri qo'mitasi. Yer fondi holati to'g'risida statistik hisobot. Toshkent, 2025.
131 Nurmatov D. B., Ergasheva N. Q. Geoaxborot texnologiyalari asosida qishloq xo'jaligi yerlarini boshqarish // Irrigatsiya va melioratsiya. 2024. № 2. B. 33-40.
