A Geostatistical Exploratory of Spatiotemporal Variation of Nebkha Vegetation in Shahdad, Iran
Publish place: اولین کنفرانس بین المللی علوم جغرافیایی
Publish Year: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 358
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
GSCONFKH01_001
تاریخ نمایه سازی: 6 اسفند 1395
Abstract:
The integrated application of remote sensing, geographic information system and quantitative analytical modeling can provide scientific and effective methods for monitoring and studying Nebkha vegetation, based on Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) retrieved from 2, 3 and 4 bands and spatiotemporal exploratory analysis data of Shahdad desert area in 1987, 2001, 2004 and 2009, by using the Moran spatial autocorrelation Index. Results show that Nebkha field in Sahadad area tends to fragmentize with the development of drought, and its global spatial difference becomes greater gradually. The spatial variance pattern of the change of NDVI field from 1987 to 2009 indicates that the dynamic change of NDVI presents a tendency of decrease in study period. NDVI declines distinctly in the districts of west and east of Nehbandan road, while it obviously decrease in western part more than eastern part of Nehbandan road. It can be caused by both effects from drought development and Nehbandan road environmental damages.
Keywords:
Authors
Mahdi Sedaghat
Assistance Professor in Natural Geography, Payame Noor University
Seyyed MohammadAli Zangiabadi
M.S Degree Graduated, in Hydro geomorphology, Shahid Beheshti University
Nader Esmailpoor
M.S Degree Graduated, in Hydro geomorphology, Shahid Beheshti University
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :