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रिमोट सेंसिंग मैप्स मलेशिया के मैंग्रोव को धमकाता है

Anonim

रिमोट सेंसिंग डेटा 18 साल की अवधि में भूमि के उपयोग और भूमि कवर में परिवर्तन का खुलासा करता है, जो दुनिया के सबसे अच्छे मैंग्रोव वनों में से एक है।

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यूनिवर्सिटी केबांगसन मलेशिया और यूनिवर्सिटी मलेशिया के शोधकर्ताओं ने 1 99 3 से 2011 के बीच मातंग मैग्रोव वन में हुए परिवर्तनों की जांच के लिए पहले प्राप्त किए गए ग्राउंड डेटा के साथ तीन उपग्रहों से संयुक्त डेटा एकत्र किया।

मलेशिया-मैंग्रोव एशिया-प्रशांत क्षेत्र में तीसरा सबसे बड़ा स्थान है। मैटांग मैग्रोव वन, प्रायद्वीपीय मलेशिया के पश्चिमी तट पर 40, 000 हेक्टेयर भूमि को कवर करता है, जिसे दुनिया के सबसे अच्छे मैंग्रोव वनों में से एक माना जाता है। यह 1 9 06 में पूरी तरह से संरक्षित हो गया।

मैंग्रोव वन आश्रय वाले तटीय इलाकों के साथ बढ़ते हैं और एक बहुत ही अद्वितीय और उत्पादक पारिस्थितिकी तंत्र बनाते हैं। अन्य जंगलों के विपरीत, वे नमकीन मिट्टी और खारे पानी में उगते हैं और समय-समय पर ताजा और खारे पानी के संपर्क में आते हैं।

वैज्ञानिकों ने मटांग मैग्रोव वन में होने वाले परिवर्तनों को मानचित्रित करने का लक्ष्य रखा ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि कौन से कारक इसे खतरे में डाल सकते हैं।

उन्होंने पाया कि जंगल के कारण 1 99 3 से 2011 के बीच वन क्षेत्र में लगभग 8, 000 हेक्टेयर क्षेत्र में परिवर्तन हुआ, शुष्क भूमि जंगल, कृषि और झींगा तालाबों के निर्माण के कारण। इसके अलावा, उपग्रह छवियों ने पानी के उन क्षेत्रों को दिखाया जो अभी तक मैंगंग मैंग्रोव वन पेड़ की कटाई रोटेशन प्रणाली के अनुसार मैंग्रोव के साथ लगाए गए नहीं थे। इस कारक ने जंगल में देखी गई बड़ी संख्या में बदलावों में योगदान दिया। दूसरी तरफ, जंगल ने लगभग 3, 000 हेक्टेयर नए लगाए गए मैंग्रोव भी प्राप्त किए।

शोधकर्ताओं का कहना है कि यह जानकारी मटांग मैग्रोव वन में मलेशियाई अधिकारियों और अन्य हितधारकों के लिए अतिरिक्त मूल्य होगी। निष्कर्ष मैंग्रोव वितरण और खतरों की समझ में सुधार करते हैं और प्रबंधन उद्देश्यों के लिए सहायक हो सकते हैं।

शोधकर्ता रिमोट सेंसिंग डेटा का उपयोग करके निरंतर निगरानी की सलाह देते हैं, क्योंकि वन एक व्यापक क्षेत्र को कवर करता है, जिससे इसे निगरानी और प्रबंधन करना मुश्किल हो जाता है। भविष्य की निगरानी के दौरान, वे विभिन्न प्रजातियों की पहचान की सटीकता और उन्हें प्रभावित करने वाले खतरों को बेहतर बनाने के लिए उच्च स्थानिक रिज़ॉल्यूशन इमेजरी का उपयोग करने की सलाह देते हैं।

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कहानी स्रोत:

सेंटर फॉर सहयोगी इनोवेशन द्वारा प्रदान की जाने वाली सामग्री। नोट: सामग्री शैली और लंबाई के लिए संपादित किया जा सकता है।