CC BY
48Scientific Journal Impact Factor
TOSHKENT SHAHAR ATROFI HUDUDLARIDA YERDAN FOYDALANISH MONITORINGI UCHUN MASOFADAN ZONDLASH,
O'ZBEKISTON
Ilhomjon Aslanov
Toshkent irrigatsiya va qishloq xo'jaligini mexanizatsiyalash muhandislari
instituti assistenti Ilyaskhoja Jumaniyazov Toshkent irrigatsiya va qishloq xo'jaligini mexanizatsiyalash muhandislari instituti
assistenti
Zoir Abdurakhmanov, Shamatov Hasan
Toshkent irrigatsiya va qishloq xo'jaligini mexanizatsiyalash muhandislari
instituti assistenti [email protected],
So'nggi o'ttiz yil mobaynida Toshkentda shaharlarning jadal o'sishi kuzatildi, buning natijasida qishloq xojaligi va infratuzilmada katta o'zgarishlar yuz berdi. Bu tadqiqot Markaziy Osiyoning engyirik shaharlaridan biri bo'lgan Toshkentdayerdan foydalanish va yer qoplamining o'zgarishini o'rganishning miqdoriy usulini taklif qiladi va shahar atrofi, qishloq xojaligi yerlaridan foydalanish va yer qoplamining o'zgarishiga qaratiladi; va uning aholi bilan bog'liqligi, qishloq xojaligi yerlarining kamayishi. Migratsiya va urbanizatsiya suv va atrof-muhitning buzilishi bilan bog'liq muammolarni keltirib chiqardi. Landsat sun'iy yo'ldosh tasvirlarini masofadan zondlash ma'lumotlarini qayta ishlash tahlilda ishlatilgan. Shahar, qishloq xojaligi, oshiq yerlar va suv kabi yerdan foydalanish bo'yicha tasniflangan qishloq atrofidagi yerlar qishloq xojaligi mahsulotlarining asosiy manbai hisoblanadi.
Kalit so'zlar: Shaharlashuv, Masofadan zondalash (MZ), Geoaxborot tizimi (GAT), yer tasnifi.
За последние тридцать лет Ташкент стал свидетелем быстрого роста городов, что привело к значительным изменениям в сельском хозяйстве и инфраструктуре. В этом исследовании предлагается количественный метод изучения землепользования и изменений почвенного покрова в Ташкенте, одном из крупнейших городов Центральной Азии, и основное внимание уделяется пригородному, сельскохозяйственному землепользованию и изменению почвенного покрова; и его связь с населением, сокращение
ANNOTATSIYA
АННОТАЦИЯ
сельскохозяйственных угодий. Миграция и урбанизация создали проблемы, связанные с деградацией воды и окружающей среды. Landsat использовался при анализе данных ДЗЗ, обработке спутниковых снимков. Сельские пригородные земли, классифицируемые по землепользованию, такие как городские, сельскохозяйственные, залежные и водные, являются основным источником сельскохозяйственной продукции.
Ключевые слова: урбанизация, дистанционное зондирование (DM), геоинформационная система (GAT), классификация земель.
ABSTRACT
Over the past thirty years, Tashkent has seen rapid urban growth, which has led to significant changes in agriculture and infrastructure. This study proposes a quantitative method for studying land use and land cover change in Tashkent, one of the largest cities in Central Asia, and focuses on suburban, agricultural land use, and land cover change; and its connection with the population, the decline of agricultural land. Migration and urbanization have created problems related to water and environmental degradation. Landsat was used in the analysis of remote sensing data processing of satellite images. Rural suburban lands, classified by land use as urban, agricultural, fallow lands and water, are the main source of agricultural products.
Keywords: Urbanization, Remote Sensing (DM), Geographic Information System (GAT), land classification.
INTRODUCTION
O'zbekiston Davlat statistika qo'mitasining statistik ma'lumotlariga ko'ra, O'zbekiston Respublikasi aholisi juda tez o'sib bormoqda (1-rasm). Tadqiqotlar shuni ko'rsatadiki, sub-urbanizatsiya odamlar iqtisodiy imkoniyatlarni izlash va turmush darajasini yaxshilash uchun shaharlarga yaqinlashgani uchun sodir bo'ladi. Yashil yerlar katta shaharlarda tabiiy resurs sifatida muhim ahamiyatga ega [1, 2, 5]. Hozirgi vaqtda aholi sonining ko'payishi va odamlarning faolligi shaharlarga yaqin bo'lgan hududlarga bo'lgan talabni oshirmoqda. Yer tasnifini o'rganish hozirgi ssenariyni aniqlash va tabiiy resurslar va ekologik muammolarni boshqarish uchun juda zarur [5, 9]. Toshkent siyosiy, ijtimoiy va iqtisodiy poytaxtga aylanganidan keyingi 25 yil ichida, urbanizatsiyaning tez sur'atlar bilan rivojlanib borayotgan tendentsiyasi, erdan foydalanish va shahar qoplamini sezilarli darajada o'zgartirdi. Tez-tez yangilanib turadigan yuza xaritalari masofadan zondlashning tanqidiy texnikasi shaharlarda yerdan foydalanishni tasniflashda eng ko'p ishlatiladigan vositalardan biridir [6, 7]. Bu nafaqat tez va avtomatik asboblar, balki statistik taxminlar va statistik sonlar manipulyatsiyasidan xoli [3, 10-14].
Scientific Journal Impact Factor SJIF 2021: 5.423
Rasm 1. Tadqiqot maydoni aholisi (ko'k - Toshkent shahar atrofi, yashil -
Toshkent viloyati).
Landsat tasvirlari yordamida yashil va oshiq yerlar va turar joylar, infratuzilma maydonlarini ajratish uchun yer qoplamining o'zgarishi algoritmidan foydalaniladi. Landsat tasvirlarini ishlatishning arifmetik hisobiga asoslangan avtomatik xaritalash jihozlaridan biri [4]. Yerlar tasnifini takomillashtirish va o'zgartirish uchun Landsat 5 TM, Landsat 8OLI yordamida arifmetik hisoblash bo'yicha nazoratli tasnif ishlatilgan.
Tahlil paytida, tasniflash natijasi, xususan, qurilish maydoni va infratuzilmaning boshqa natijalar tasnifi bilan aralashishi bilan bog'liq muammolar mavjud. Landsat tasvirlarini ko'p spektrli tasniflash usuli yordamida nazorat qilinmagan va nazorat qilinmaydigan tasniflarni birlashtirish usullari ishlab chiqilgan, ular har bir yer qoplamasi/yerni o'zgartirish klassi uchun bir xil pikselli qiymatga ega [12-18]. So'nggi o'n yil ichida tasniflangan joylarni ajratish uchun nazorat qilinadigan tasnif ko'proq ishlatiladi. Yashil indeksning o'zgarishini kuzatish va maydon o'zgarishini yaratish landshaft xususiyatlarini etarli darajada tushunishni, mos ma'lumotlarni tanlashni va tadqiqot maqsadlariga mos keladigan o'zgarishlarni aniqlash usullarini talab qiladi. Bundan tashqari, vaqtincha, fazoviy, spektral va radiometrik xususiyatlar bo'yicha ma'lum sharoitlar uchun ishlatilgan masofadan zondlash usullari va Landsat ma'lumotlarini biz avtomatik va tezkor spectral imzolarni tahlil qilish vositalarini tahlil qilishga harakat qilamiz, ular yordamida biz yangi sinf va infratuzilma indeksini kuzatishni yaratmoqchimiz [5, 23].
Shahar monitoringi xaritasini masofadan zond yordamida tasvirga olish bu rivojlanayotgan tarmoq, Toshkent shahar atrofi so'nggi o'ttiz yil ichida yangi qurilish
maydoniga aylandi, shuning uchun yashil maydonlarni o'rganish, xaritaga tushirish
688
Scientific Journal Impact Factor
va boshqarish shahar uchun juda muhim ahamiyatga ega [16-23]. Landsat ma'lumotlari 1994 yildan 2021 yilgacha yashil va ochiq yerlar bo'yicha bir qancha imkoniyatlarni beradi [22].
Tadqiqot maydoni
O'tgan o'ttiz yil ichida tez urbanizatsiyani boshdan kechirgan Toshkent shahar atrofi maydoni (Rasm-2), tadqiqot uchun tadqiqot maydoni sifatida tanlangan. Toshkent shahri va uning shahar atrofi hududida 1,9 million aholiga ega bo'lgan 1 639 kv.km lik beshta tuman mavjud. Toshkent shahar atrofi tumani Toshkent shahar atrofi hududida joylashgan (Rasm-2). Shahar atrofi (334,8 ga) yer qoplami va to'liq chegaradosh. Shahar nam subtropik iqlimga ega; ammo balandlik haroratni o'rtacha darajada ushlab turadi. Balandligi 455 m dan farq qiladi. Yozda o'rtacha harorat 32 ° C dan 37 ° C gacha; qishda -1 ° C dan 25 ° C gacha. Uzoqdan zondlash va geografik axborot tizimi texnologiyasi yer qoplamining tasnifi o'zgarishini o'rganish va kuzatish imkonini beradi [17, 21].
Rasm 2. Toshkent shahrining joylashuvi. (Manba: BMT kartografik bo'limi) MA'LUMOTLAR VA METODLAR
Ushbu tadqiqotda shahar atrofi tahlil qilish uchun geoaxborot tizimi (GAT) va masofadan zondlash (MZ) dasturlari, ya'ni ArcGIS ishlatilgan. Ushbu tadqiqot uchun
689
qabul qilingan metodologiya tasvirlangan (Rasm-3). Tadqiqot, shuningdek, yerdan foydalanishning o'zgarishi, yerdan turli xil foydalanish va yer qoplamining shahar atrofidagi urbanizatsiyaga bog'liq bo'lgan o'zgarishlarning ta'sirini o'lchash usuli sifatida qabul qilinadi. Bu usul yordamida shaharlarni boshqa yer turlarining yer tasnifiga aylanishi bo'yicha bir necha qismlarga bo'lish mumkin edi [14, 23]. Yer qoplamining tasnifi natijasida yer qoplamining tasnifi o'zgarishini tushunish. Yer qoplamini tasniflashdagi o'zgarishlarni turli o'simlik indekslarini normalizatsiya qilish (NDVI) va turli xil yig'ilish indekslarini normalizatsiya qilish (NDBI) kabi masofadan o'lchash indekslari yordamida baholash mumkin. Bu indekslar yordamida yer qoplami tasnifi o'zgarishlarining asosiy tasnifini o'rnatish mumkin bo'ladi. Sun'iy yo'ldosh tasvirlari yordamida hisoblangan NDVI va NDBI, yashil va yig'ilish indekslarini tizimli, ishonchli va fazoviy keng monitoring qilish uchun GIS imkoniyatlarini ochib berdi. Bir qancha tadqiqotlarga ko'ra [25, 31-34], ular, shuningdek, birlashgan xaritalar yordamida shaharsozlik xaritalarida ishlatilishini ko'rsatdilar.
Toshkent shahar atrofi hududidagi erlar tasnifini tahlil qilish natijalarni izohlash uchun bir necha bosqichlarni talab qildi (Rasm-3). Sun'iy yo'ldosh tasvirlaridan shox shabbalar qoplamni aniqlash uchun nazorat ostidagi tasnif qo'llanilgan. Sinf chegarasi -1 dan 1 gacha va tahlil qilinayotgan maqsad fotosintez faol o'simliklarni o'z ichiga oladimi yoki yo'qmi (Rasm-3).
Ma'luiiiarlami o'rganisli va oldiudaii qiyti kliladi
Rasm 3. Qabul qilingan metodlar sxemasi.
Vaqt ketma-ketligi ma'lumotlari shahar atrofini topish uchun ishlatilgan. Landsat Thematic Mapper (TM) ma'lumotlari, Landsat Enhanced Tematik Mapper (ETM) ma'lumotlari va Resurslar-1 (IRS-P6) LISS-3 ma'lumotlari vaqt ketma-ketligi ma'lumotlari sifatida ishlatilgan. TM
ma'lumotlari va ETM ma'lumotlari USGS Earth Explorer va Global Land Cover Facility dan olingan. Tahlil qilish uchun 1994 yildan 2021 yilgacha yoz fasllari Landsat-5 TM va Landsat 8 (OLI & TIRS) tasvirlari ishlatilgan (142-yo'l, 41-qator; bulut qoplami 3% dan kam) shahar va tuzilmalarni o'rganish uchun ajratib olingan. Landsat tasvirlari sig'imi 30 m bo'lgan sakkizta aks ettirish tasmasi, 15 m bo'lgan bitta panxromatik tasma va 100 m o'lchamdagi ikkita termal tasmaga ega. Landsat-5 TM va Landsat 8 (OLI & TIRS) texnik xususiyatlari (1-jadval) da ko'rsatilgan. Birlamchi ma'lumotlar atmosferani tuzatuvchi ArcGIS 10.6 dasturi yordamida tahlil qilindi. Hozirgi tadqiqotda; tasvirlar geometrik tarzda WGS-84 muvofiqlashtirish tizimiga havola qilingan [20, 25].
Jadval 1. Landsat spektral diapazonlari (Manba: www.usgs.gov)
I.andsat-5 TM Bands (fini) Landsat-8 OLI and TIRS Bands (jim)
30 m Coastal/Aerosol 0.435-0.451 Bandl
13 and 1 30m Blue 0.45-0.52 30m Blue 0.452-0.512 Ban d2
Band2 30m Green 0.52-0.60 30m Green 0.533 - 0.590 Band3
Band3 30m Red 0.63-0.69 30m Red 0.636- 0.673 Band4
Band4 30mNIR 0.77-0.90 30m NIR 0.851 -0.879 Band5
Band5 30m SWIR-1 1.55-1.75 30m SWIR-1 1.566-1.651 Band6
Band6 60 m TIR 10.4012.50 100m TIR-1 10.60-11.19 Band 10
100m TIR-2 11.50-12.51 Bandl1
Band 7 30m SWIR-2 2.09-2.35 30m SWIR-2 2.107-2.294 Band7
Band 8 15m Pan 15m Pan 0.503 - 0.676 Band8
30m Cirrus 1.363- 1.384 Band9
Landsat-5 TM va Landsat 8 (OLI & TIRS) da tasvirlangan tasvirni qayta ishlash uchun 1994 yildan 2021 yilgacha, ayniqsa iyun oyida qaysi o'simlik indeksi maksimal bo'ladi. Sun'iy yo'ldosh tasvirlarining metadata (MIL) ga asoslangan tadqiqot ko'rsatkichlari. Yer qoplamasi nazorat qilinadigan tasnifni hisoblagandan so'ng, yerni tasniflash qiymatini -1,5 dan 1,5 gacha aniqligini yaxshilash uchun namuna olish tasvirni qamrab oladi. Nazorat qilinmagan tasnif klaster yordamida yer qoplamining o'zgarishi oqibatlarini baholash uchun zarur bo'lgan yer toifalarini yetarli darajada tavsiflashga imkon beradi.
Axir, tasniflashdan keyingi ishlov berish tahlilining asosli imzo fayli yerni o'zgartiruvchi yakuniy xaritalarni yaratish uchun yig'ilgan edi. Yerni tasniflash uchun potentsial masofadan zondlash indeksi aniqlanganda (shahar atrofi yoki qishloq hududi Toshkent atrofini egallaganligini tekshirish uchun) (1994-2021 yillar).
Scientific Journal Impact Factor
NATIJALAR VA MUNOZARALAR
Bu ish yerdan foydalanish shakllarini o'zgartiruvchi urbanizatsiya ta'sirini baholashni osonlashtirish uchun MZ, GAT, metrik tahlil va fazoviy tahlilni integratsiyalashtirib, yer qoplamini tasniflash tizimini taqdim etadi. Masofadan zondlash yer qoplami jarayonini kuzatishga va shahar atrofi holatini baholashga yordam berdi. Vaqtinchalik o'zgarishlar urbanizatsiya tezlashishi bilan bog'liq aholi punktlari tarqalishidan yer resurslari va atrof-muhitga ta'sirini o'rganish va tavsiflashni osonlashtiradi. Ushbu tadqiqotda Landsat ma'lumotlari vaqt seriyasidan foydalanilgan. O'tkazilgan masofadan zondlash ma'lumotlarini o'zgartirish uchun yerdan foydalanish/yer qoplamining tasnifi natijalari shahar atrofi va qishloq xo'jaligi yerlari, ochiq yerlar va suv xaritasini tuzish uchun taklif qilingan va baholangan. Nazorat qilinadigan tasnif qishloq xo'jaligining o'zgaruvchan maydonlarini bitta hisob bilan o'rganishga muvaffaq bo'ldi va shahar sinflari deb nomlandi. Tasniflash indekslari qishloq xo'jaligi va ochiq yerni bir-biridan aniq farqlay olmadi, chunki bu yerlarning har ikkalasi ham Landsat 5 TM+, Landsat8 OLI guruhlarida o'xshash spektral javoblarni ko'rsatadi, shuning uchun tasniflashda biz qishloq xo'jaligi va ochiq yerlar uchun qo'shma sinf o'tkazdik. Shahar infratuzilmasini (yo'llarini) qurish uchun biz shahar yerlari sifatida birlashgan sinfga ega bo'ldik.
Xaritalar natijalari barcha yillar davomida tuzilgan bo'lib, o'rganilayotgan hududga bo'linadigan yerlarni tasniflash dinamikasi ko'lni o'zgartirishning haqiqiy maydoni shahar va qishloq xo'jaligi (ochiq yerlar) bilan bandligini ko'rsatdi. Haqiqiylik aniqlanar ekan, yuqorida aytib o'tilgan bosqichma-bosqich usullar Toshkent shahar atrofi shahar va qishloq xo'jaligining (ochiq yerlar) yillik o'rtacha ko'rsatkichini aniqlash uchun yetarli edi. Landsat sun'iy yo'ldosh kuzatuvlarini tahlil qilib, yer qoplamining tasnifi o'zgarib turadigan xaritalar metropolitenda sezilarli o'zgarishlarni, so'ngra yangi binolar va infratuzilmalar qurilishini ko'rsatadi. Tadqiqot shuni ko'rsatadiki, qishloq xo'jaligining umumiy maydoni 12000 ga dan ortiq bo'lib, 1990 yilda 38,46% yerni egallagan, bu esa 2019 yildagi 2661 ga (6,32%) ga kamaydi va qishloq xo'jaligi (ochiq yerlar) bu davrda tez o'zgarishlarga guvoh bo'lgan (Rasm-
4).
Scientific Journal Impact Factor SJIF 2021: 5.423
Rasm 4. Yer qoplamining tasnif - Toshkent shahar atrof (1994, 2021).
Tadqiqot davomida aniqlanishicha, 1994 yildan 2021 yilgacha aholi punktlari 38% ga oshgan va 26% ga oshgani qishloqlarda turli maqsadlarda erdan foydalanishni ko'rsatadi (Rasm-5). Bu rejalashtiruvchilarga Toshkentdagi shaharlarning kengayishi, muammolarni yaxshiroq tushunish, yaxshiroq rejani tuzatish va ishlab chiqish uchun mavjud variantlar haqida tasavvur beradi.
1800,0 1600,0 1400,0 t 1200,0 4 1000,0
-g 800,0 >
I 600,0
400,0 200,0 0,0
Rasm 5. Yer qoplamining o'zgarishi - Toshkent shahar atrofi. Qishloq xo'jaligining boshqa sinflardan aniqlash va tasniflash uchun kelgusi tahlilda qishloq xo'jaligining keng ko'lamli va bir xil bo'lmagan ichki tuzilmalarini sun'iy yo'ldosh ma'lumotlari yordamida yuqori geometrik Toshkent shahrining
Il .1 .1
Qishloq xo'jalik Ochiqyerlar Snana1- Suv obiektlari yerlari ■ 1994 i 2021
Scientific Journal Impact Factor
aniqlikdagi raqamli tahlil usullaridan foydalanish mumkin. Agar shahar yerlarining katta maydonini hisoblash kerak bo'lsa, bu texnikani qo'llash samaraliroq va aniqroq bo'ladi. Biroq, suvning kichik maydonlarini baholash vizual usul bilan o'rtacha aniqlikda amalga oshirilishi mumkin.
Ushbu tadqiqotda shahar atrofidagi qishloq xo'jaligi (ochiq) maydonlarini ajratish uchun ikkita yangi avtomatik va tezkor spektrli belgilarni tahlil qilish vositalari ishlab chiqildi. Tahlil yer qoplamasi sinflari bilan taqqoslaganda aniqlik nuqtai nazaridan yuqori natija beradi. Tadqiqot ishlari shuni ham xulosaga keltiradiki, masofadan zondlash ma'lumotlarini shahar qoplamasi indekslarini modellashtirishda samarali foydalanish mumkin. Yer qoplamining tuzilishi va xarakteristikasi to'g'risida yaxshiroq ma'lumot berish uchun ushbu texnikani yuqori darajadagi talqin qilish va spektral identifikatsiya sinflari kerak. Raqamli tasvirni qayta ishlash va xarita texnikasini yaratish shaharlarni kuzatishda katta yutuqlarga olib kelishi mumkin. Bu fazoviy jihatdan ajratilgan shahar atrofi asosiy omil sifatida qanday aniqlanishi mumkinligi ko'rsatildi.
REFERENCES
1. I. Aslanov, S. Khasanov, Y. Khudaybergenov, M. Groll,Ch. Opp, F. Li, E. R. Del-Valle, In E3S Web Conference, 227, 02005 (2021)
2. I. Aslanov, Sh. Kholdorov, Sh. Ochilov, A. Jumanov, Z. Jabbarov, I. Jumaniyazov, N. Namozov, In E3S Web of Conferences, 258, 03012 (2021)
3. I. Aslanov, U. Mukhtorov, R. Mahsudov, U. Makhmudova, S. Alimova, L. Djurayeva, O. Ibragimov, In E3S Web of Conferences, 258, 04012 (2021)
4. Sh. Narbaev, S. Abdurahmanov, O. Allanazarov, A. Talgatovna, I. Aslanov, In E3S Web of Conferences, 263, 04055 (2021)
5. G. Kuc, J. Chormanski, Remote Sens. Spat. Inf. Sci. - ISPRS Arch., 42, 43-47 (2019)
6. J. Xue, B. Su, J. Sensors, 2017,17 (2017)
7. P. Addabbo, M. Focareta, S. Marcuccio, C. Votto, S. L. Ullo, Acta IMEKO., 5, 4454 (2016)
8. D. Frantz, Remote Sens. Environ, 252, 2-9 (2020)
9. A. Lefebvre, C. Sannier, T. Corpetti, Remote Sens, 8, 112128 (2016)
10. M. Kopecka, D. Szatmari, K. Rosina, Remote Sensing of Environment, 6, 2-9 (2017)
11. R. Oymatov, S. Safayev, In E3S Web of Conferences, 258, 03020 (2021)
XULOSA
Scientific Journal Impact Factor
12. M. M. Maroneze, L. Q. Zepka, J. G. Vieira, M. I. Queiroz, E. Jacob-Lopes, Rev. Ambient. e Agua, 9, 445-458 (2014)
13. K. Rosina and M. Kopecka, 6th Int. Conf. Cartogr. GIS, 308 (2016)
14. S. Lang, E. Schöpfer, D. Hölbling, T. Blaschke, M. Moeller, T. Jekel, E. Kloyber, Use Landsc. Sci. Assess. Environ. Secur, 93-105 (2007)
15. M. V. Wojtaszek, L. Ronczyk, Z. Mamatkulov, M. Reimov, In E3S Web of Conferences, 227, 01001 (2021)
16. A. A. Kozlova, A. V. Khyzhniak, I. A. Piestova, A. A. Andreiev, 17th Int. Conf. Geoinformatics - Theor. Appl. Asp., 14-19 (2018)
17. A. L. Uren, C. Laukamp, A. D. George, S. A. Occhipinti, A. R. A. Aitken, Remote Sens. Environ., 252, 1-8 (2020)
18. S. Durkhodjaev, S. Islamov, T. Kenjaeva, A. Tojiboyev, In E3S Web of Conferences, 258, 04024 (2021)
19. S. Gadal, W. Ouerghemmi, R. Barlatier, and G. Mozgeris, GISTAM 2019 - Proc. 5th Int. Conf. Geogr. Inf. Syst. Theory, Appl. Manag., 97-104 (2019)
20. B. Sulaymonov, F. Yakubov, A. Anorbaev, In E3S Web of Conferences, 244, 02045 (2021)
21. J. Deng, Y. Huang, B. Chen, Ch. Tong, P. Liu, H. Wang, Y. Hong, Remote Sens., vol. 11, 1230 (2019)
22. T. T. Van, N. D. H. Tran, H. D. X. Bao, D. T. T. Phuong, P. K. Hoa, T. T. N. Han, Proceedings, 2, 12-23 (2017)
23. S. Isaev, T. Rajabov, G. Goziev, A. Khojasov, In E3S Web of Conferences, 258, 03015 (2021)
24. R. Kulmatov, S. Khasanov, S. Odilov, F. Li, Water, Air, and Soil Pollution, 232(5), 216 (2021)
25. R. Kulmatov, J. Mirzaev, A. Taylakov, J. Abuduwaili, B. Karimov, Environmental Earth Sciences, 80(3), 122 (2021)
26. Y. Liu, P. Wang, H. Ruan, T. Wang, J. Yu, Y. Cheng, R. Kulmatov, Water (Switzerland), 12(8), 2101 (2020)
27. R. Kulmatov, J. Mirzaev, J. Abuduwaili, B. Karimov, Journal of Arid Land, 12(1), 90-103 (2020)
28. M. Groll, R. Kulmatov, N. Mullabaev, C. Opp, D. Kulmatova, Environmental Earth Sciences, 75(10), 921 (2016)
29. B. Alikhanov, M. Juliev, S. Alikhanova, I. Mondal, Groundwater for Sustainable Development, 12, 100548 (2021)
30. M. Batty, M. Dodge, B. Jiang, and A. Smith, Environ. Syst. Res., 8, 26154 (1998)
Scientific Journal Impact Factor
31. M. Vittek, A. Brink, F. Donnay, D. Simonetti, and B. Desclee, Remote Sens., 6, 26981(2014)
32. M. Pedersen Zari, Int. J. Sustain. Built Environ., 4, 1248 (2014)
33. T. Fung, Geocarto Int., 7, 569-579 (1992)
34. S. Narbaev, A. Chertovitskiy, K. Rakhmanov, V. Akhmadaliev, Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems, 11(7), 861-864 (2019
