SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 27
Ургамлын талхлагдалыг УИ-р
    тодорхойлж болох уу?




Ю. Баяржаргал
Дэ Нэйче Консерванси (The Nature Conservancy)


GIS Day: Улаанбаатар, Монгол
2011 оны 11-р сар
Ургамлын Индексүүд (УИ-үүд)

Ургамлын Индексүүд нь “ургамлын мэдээлэл”-ийг ялган
сайжруулах зорилготой цахилгаан долгионы хоѐр болон
түүнээс дээш сувгийн утгаар илэрхийлэгдэх хэмжигдхүүн.




Тиймээс УИ-үүд нь ургамлын ургалтын явц, ерөнхий
байдал зэргийг хиймэл дагуулийн зураг болон газрын
гадаргаас ойсон долгионы утгаар тодоройлох үндсэн
арга болон хэрэглэгдэж ирсэн.
The Normalized Difference Vegetation Index:
      NDVI = (NIR-Red)/(NIR+Red)
NDVI-ийн зарчим
• The NDVI is based on the difference between
  the maximum absorption of radiation in the
  Red (due to the chlorophyll pigments) vs. the
  maximum reflection of radiation in the NIR
  (due to the leaf cellular structure), and the
  fact that soil spectra, lacking these
  mechanisms, typically do not show such a
  dramatic spectral difference
Ургамлын Индексүүд
Ургамалжилтын байдал
NDVI = (NIR-Red)/(NIR+Red)




    Их утга шигүү/эрүүл ургамал
Бага утга тархай/талхдагдсан ургамал
УИ-үүдийн хэрэглээ
            NDVI = (NIR-Red)/(NIR+Red)


• Фотосинтек яавц      • Зураг ангилал
• Ургамлан нөмрөг      • Өөрчлөлтийг тогтоох
• Навчны эзэлхүүн      • Ургамлын талхлагдал
• Ногоон биомасс       • Гангын үнэлгээ
• Тэжээллэг чанар      • Цөлжилтийн нөхцөл
УИ-үүдтэй холбоотой хэвлэлийн тоо
УИ-үүдийн өндөр утга бэлчээрийн таатай
         нөхцөлийг илэрхийлж чадах уу?

  Боломж:
  • Монголын төмөр зам: 60 гаруй жилийн хугацаанд хашаалсан
    талбайтай,
  • Хашаалсан болон гаднах талбайн экологийн нөхцөл ижил,
  • Экологийн хэд хэдэн бүсийг дамжин өнгөрсөн
  зэрэг нь бэлчээр болон ургамлын талхагдалыг харицуулан судлах
  боломжтой юм гэж үзсэн.




Таамаглал:
Төмөр замын хашааны гадна мал бэлчээрлэлтээр
ургамлын зүйлийн бүрдэл, биомасс, болон ургамал
бүрхэвч буурч түүний улмаас УИ бага утга илэрхийлнэ.
Судалгааны нутаг:
Судалгааны хүрээ
                   Уулын хээр, 250-300мм




                                           Хашаалсан




                   Хээр, 150-200мм




                                           Хашаалсан
Арга зүй:




1. Ургамлын биофизикийн үзүүлэлтүүд (зүйлийн
   бүрдэл, биомасс болон ургамал бүрхэвч);
2. Ургамлын спектрийн хэмжилт хийсэн;
3. УИ (enhanced vegetation index, EVI) судалгаа хийсэн
   цэгүүд дээрээ бодуулсан.
Үр дүн (газрын хэмжилт):
Хиймэл дагуулын мэдээ:

 Landsat                                 Landsat ETM+ Images in 2000s
Path Row Geo-botanical
            Zones                                                    H2O O3
                                         Date       SZA AOT
                                                                    (cm) (cm-3)
132      26   Mountain-Steppe            9/20/00     50    0.07     0.820 305
131      27   Mountain-Steppe            8/31/01     43    0.13     1.195 290
131      26   Mountain-Steppe            9/13/00     42    0.09     1.172 309
130      28   Steppe                     7/26/02     33    0.10     1.225 289
130      27   Steppe                     7/26/02     34    0.10     1.228 289
129      28   Steppe                     9/05/02     43    0.08     0.680 295
* In default 'continental aerosols model' of 6S, AOT at 550 nm equals to zero
SZA - Solar Zenith Angle
AOT - Aerosol Optical Thickness at 550 nm
H2O - Total precipitable water
O3 - Ozone content
Үр дүн (ANOVA test for Ecosystem Difference)


                                                          F-statistic F-statistic Un-
Biophysical parameters and vegetation index                                           p-value     F-critical   Sig
                                                           Grazed        Grazed

Plant species richness                                        31.685           7.161     0.0002         4.459 SG
              2
Biomass (g/m )                                                  3.005          0.153     0.1390         5.786 NS
Plant cover percentage                                          5.801         36.815     0.0277         4.459 SG
Ground-based weighted Enhanced Vegetation Index (EVIG)          8.919         19.895     0.0092         4.459 SG
Satellite-derived Enhanced Vegetation Index (EVIS)            43.814        1384.873    <0.0001         4.459 SG

S - Signifiant; SG - Significant; NS - Not Significant.
Үр дүн (t-test test for Ecosystem Difference)
                                                 p , one-   t -critical,   p , two-    t -critical,
  Geo-botanical Zones         Df t- statistic*                                                         S
                                                  tailed    one-tailed      tailed    two-tailed

 a). SPECIES RICHNESS
 Mountain-steppe              2       3.843       0.031       2.920         0.062        4.303        SG**
 Steppe                       2       2.314       0.073       2.920         0.147        4.303         SG
 All ecosystems              10       2.577       0.014       1.812         0.028        2.228         SG

 b). BIOMASS
 Mountain-steppe             25       2.581       0.008       1.708         0.016        2.060        SG
 Steppe                      34       0.495       0.312       1.691         0.624        2.032        NS
 All ecosystems              83       2.588       0.006       1.663         0.011        1.989        SG

 c). COVER PERCENTAGE
 Mountain-steppe       40             1.344       0.093       1.684         0.186        2.021        SG
 Steppe                52             0.322       0.374       2.400         0.749        2.674        SG
 All ecosystems       166             1.411       0.080       1.654         0.160        1.974        SG

 d). GROUND-BASED WEIGHTED ENHANCED VEGETATION INDEX (EVIG)
 Mountain-steppe      38    1.343   0.094    1.686     0.187                             2.024        SG
 Steppe               52    0.263   0.397    1.675     0.794                             2.007        SG
 All ecosystems      162    1.386   0.084    1.654     0.168                             1.975        SG

 e). SATELLITE-DERIVED ENHANCED VEGETATION INDEX (EVIS)
 Mountain-steppe              998     -25.330       <0.001         1.646       <0.001       1.962   SG
 Steppe                       614     -15.773       <0.001         1.647       <0.001       1.964   SG
 All ecosystems             3504      -12.140       <0.001         1.645        0.000       1.961   SG
 Df - Degee of freedom.
 * plus indicate that the mean of the variable was higher in the un-grazed areas while minus indicate
   the opposite phenomenon.
 S - Signifiance; NS - Not Significant; SG - Significant; ** signifance at one-tailed test.
2000
     Судалгааны цэгийн жишээ           Landsat-ETM+
                                          RGB:741




     Уулын хээр (M1)       Хээр (S1)




18
2000
EVI: хиймэл дагуулийн мэдээгээр   Landsat-ETM+
                                     RGB:741
Хээрийн судалгааны тодруулга:
Ургамлын зүйлийн бүрдэл:
Спектрийн хэмжилтйн жишээ: Уулийн хээр
Хамаарал (EVI & NIR)
Хамаарал (NDVI, EVI, Red and NIR)

                    Red              NIR            NDVI
NIR                 -0.27
NDVI                0.88            0.68
EVI                   0.49             0.91           0.81
Values in Italic indicate significant level higher than 99%.
Relative sensitivity values. Sr > 1 means that index X is more sensitive, Sr =1
means the sensitivities are equal, and Sr < 1 means that index Y is more
sensitive to the independent variable. NDVI is more sensitive to the reflectance in
the red band than the EVI while EVI more sensitive than the NDVI to NIR


                                       X=EVI
                                    0.86| for Red
                  Y=NDVI
                                    2.09| for NIR
Дүгнэлт

     УИ-үүдийн их утга нь байнга бэлчээрийн таатай байдлыг
     илэрхийлээд байж чаддаггүй!




25
Талархал:
 A. Karnieli, M. Bayasgalan, B. Mandakh, Ch. Dugarjav,
J. Burgheimer, S. Khudulmur, S.N. Bazha, and P.D. Gunin
Анхаарал тавьсанд баярлалаа!

Mais conteúdo relacionado

Destaque

September geo meeting
September geo meetingSeptember geo meeting
September geo meetingGeoMedeelel
 
Gis user geomeeting_wwfmongolia
Gis user geomeeting_wwfmongoliaGis user geomeeting_wwfmongolia
Gis user geomeeting_wwfmongoliaGeoMedeelel
 
Intro lsa lss bio_threat_landscapes_mon_ol
Intro lsa lss bio_threat_landscapes_mon_olIntro lsa lss bio_threat_landscapes_mon_ol
Intro lsa lss bio_threat_landscapes_mon_olGeoMedeelel
 
Batbileg seminar2
Batbileg seminar2Batbileg seminar2
Batbileg seminar2GeoMedeelel
 
Num itc-unesco lab
Num itc-unesco labNum itc-unesco lab
Num itc-unesco labGeoMedeelel
 
January geo meeting
January geo meetingJanuary geo meeting
January geo meetingGeoMedeelel
 
December geomeeting 17 dec14.pptx
December geomeeting 17 dec14.pptxDecember geomeeting 17 dec14.pptx
December geomeeting 17 dec14.pptxGeoMedeelel
 
Wildfire risk map nrsc2
Wildfire risk map nrsc2Wildfire risk map nrsc2
Wildfire risk map nrsc2GeoMedeelel
 
Info gdal 20150915
Info gdal 20150915Info gdal 20150915
Info gdal 20150915GeoMedeelel
 
December geo meeting
December geo meetingDecember geo meeting
December geo meetingGeoMedeelel
 
Wcs buuveibaatar
Wcs buuveibaatarWcs buuveibaatar
Wcs buuveibaatarGeoMedeelel
 
Gnss erdenezul.d
Gnss erdenezul.dGnss erdenezul.d
Gnss erdenezul.dGeoMedeelel
 
орлого 2015
орлого 2015орлого 2015
орлого 2015GeoMedeelel
 
дөрөвдүгээр сарын гео уулзалт V2
дөрөвдүгээр сарын гео уулзалт V2дөрөвдүгээр сарын гео уулзалт V2
дөрөвдүгээр сарын гео уулзалт V2GeoMedeelel
 
гуравдугаар сарын гео уулзалт
гуравдугаар сарын гео уулзалтгуравдугаар сарын гео уулзалт
гуравдугаар сарын гео уулзалтGeoMedeelel
 

Destaque (20)

September geo meeting
September geo meetingSeptember geo meeting
September geo meeting
 
Gis user geomeeting_wwfmongolia
Gis user geomeeting_wwfmongoliaGis user geomeeting_wwfmongolia
Gis user geomeeting_wwfmongolia
 
Intro lsa lss bio_threat_landscapes_mon_ol
Intro lsa lss bio_threat_landscapes_mon_olIntro lsa lss bio_threat_landscapes_mon_ol
Intro lsa lss bio_threat_landscapes_mon_ol
 
How to download
How to downloadHow to download
How to download
 
Batbileg seminar2
Batbileg seminar2Batbileg seminar2
Batbileg seminar2
 
Num itc-unesco lab
Num itc-unesco labNum itc-unesco lab
Num itc-unesco lab
 
January geo meeting
January geo meetingJanuary geo meeting
January geo meeting
 
December geomeeting 17 dec14.pptx
December geomeeting 17 dec14.pptxDecember geomeeting 17 dec14.pptx
December geomeeting 17 dec14.pptx
 
Wildfire risk map nrsc2
Wildfire risk map nrsc2Wildfire risk map nrsc2
Wildfire risk map nrsc2
 
Info gdal 20150915
Info gdal 20150915Info gdal 20150915
Info gdal 20150915
 
December geo meeting
December geo meetingDecember geo meeting
December geo meeting
 
Wcs buuveibaatar
Wcs buuveibaatarWcs buuveibaatar
Wcs buuveibaatar
 
Arc gis+web+gis
Arc gis+web+gisArc gis+web+gis
Arc gis+web+gis
 
Gnss erdenezul.d
Gnss erdenezul.dGnss erdenezul.d
Gnss erdenezul.d
 
All geo meeting
All geo meetingAll geo meeting
All geo meeting
 
орлого 2015
орлого 2015орлого 2015
орлого 2015
 
дөрөвдүгээр сарын гео уулзалт V2
дөрөвдүгээр сарын гео уулзалт V2дөрөвдүгээр сарын гео уулзалт V2
дөрөвдүгээр сарын гео уулзалт V2
 
Presentation12
Presentation12Presentation12
Presentation12
 
Amgaa 201703150
Amgaa 201703150Amgaa 201703150
Amgaa 201703150
 
гуравдугаар сарын гео уулзалт
гуравдугаар сарын гео уулзалтгуравдугаар сарын гео уулзалт
гуравдугаар сарын гео уулзалт
 

Mais de GeoMedeelel

Intro mga mon_15mar22
Intro mga mon_15mar22Intro mga mon_15mar22
Intro mga mon_15mar22GeoMedeelel
 
Presentation 20220316 nandia
Presentation 20220316 nandiaPresentation 20220316 nandia
Presentation 20220316 nandiaGeoMedeelel
 
Developer community -remote-sensing.pptx
Developer community -remote-sensing.pptxDeveloper community -remote-sensing.pptx
Developer community -remote-sensing.pptxGeoMedeelel
 
Intro mga mon_18feb22
Intro mga mon_18feb22Intro mga mon_18feb22
Intro mga mon_18feb22GeoMedeelel
 
Agriculture drone intro
Agriculture drone introAgriculture drone intro
Agriculture drone introGeoMedeelel
 
Intro mga 15dec2021 (1)
Intro mga 15dec2021 (1)Intro mga 15dec2021 (1)
Intro mga 15dec2021 (1)GeoMedeelel
 
Unisec global mongolia
Unisec global mongoliaUnisec global mongolia
Unisec global mongoliaGeoMedeelel
 
Bayanmunkh geomeeting
Bayanmunkh geomeetingBayanmunkh geomeeting
Bayanmunkh geomeetingGeoMedeelel
 
Intro mga mon_19jan2021
Intro mga mon_19jan2021Intro mga mon_19jan2021
Intro mga mon_19jan2021GeoMedeelel
 
хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25
хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25
хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25GeoMedeelel
 
Bayanmunkh geomeeting (1)
Bayanmunkh geomeeting (1)Bayanmunkh geomeeting (1)
Bayanmunkh geomeeting (1)GeoMedeelel
 
хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25
хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25
хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25GeoMedeelel
 
Intro mga mon_19jan2021
Intro mga mon_19jan2021Intro mga mon_19jan2021
Intro mga mon_19jan2021GeoMedeelel
 
Chcnav moblie mapping solution2
Chcnav moblie mapping solution2Chcnav moblie mapping solution2
Chcnav moblie mapping solution2GeoMedeelel
 
5 d world_v5-19
5 d world_v5-19 5 d world_v5-19
5 d world_v5-19 GeoMedeelel
 
Intro mga 18may2021
Intro mga 18may2021Intro mga 18may2021
Intro mga 18may2021GeoMedeelel
 
Intro mga 14apr2021
Intro mga 14apr2021Intro mga 14apr2021
Intro mga 14apr2021GeoMedeelel
 
Demonstration of super map ai gis technology
Demonstration of super map ai gis technology  Demonstration of super map ai gis technology
Demonstration of super map ai gis technology GeoMedeelel
 
Supermap gis 10i(2020) ai gis technology v1.0
Supermap gis 10i(2020) ai gis technology v1.0Supermap gis 10i(2020) ai gis technology v1.0
Supermap gis 10i(2020) ai gis technology v1.0GeoMedeelel
 

Mais de GeoMedeelel (20)

Intro mga mon_15mar22
Intro mga mon_15mar22Intro mga mon_15mar22
Intro mga mon_15mar22
 
Presentation 20220316 nandia
Presentation 20220316 nandiaPresentation 20220316 nandia
Presentation 20220316 nandia
 
Developer community -remote-sensing.pptx
Developer community -remote-sensing.pptxDeveloper community -remote-sensing.pptx
Developer community -remote-sensing.pptx
 
Intro mga mon_18feb22
Intro mga mon_18feb22Intro mga mon_18feb22
Intro mga mon_18feb22
 
Agriculture drone intro
Agriculture drone introAgriculture drone intro
Agriculture drone intro
 
Drone 20201216
Drone 20201216Drone 20201216
Drone 20201216
 
Intro mga 15dec2021 (1)
Intro mga 15dec2021 (1)Intro mga 15dec2021 (1)
Intro mga 15dec2021 (1)
 
Unisec global mongolia
Unisec global mongoliaUnisec global mongolia
Unisec global mongolia
 
Bayanmunkh geomeeting
Bayanmunkh geomeetingBayanmunkh geomeeting
Bayanmunkh geomeeting
 
Intro mga mon_19jan2021
Intro mga mon_19jan2021Intro mga mon_19jan2021
Intro mga mon_19jan2021
 
хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25
хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25
хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25
 
Bayanmunkh geomeeting (1)
Bayanmunkh geomeeting (1)Bayanmunkh geomeeting (1)
Bayanmunkh geomeeting (1)
 
хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25
хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25
хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25
 
Intro mga mon_19jan2021
Intro mga mon_19jan2021Intro mga mon_19jan2021
Intro mga mon_19jan2021
 
Chcnav moblie mapping solution2
Chcnav moblie mapping solution2Chcnav moblie mapping solution2
Chcnav moblie mapping solution2
 
5 d world_v5-19
5 d world_v5-19 5 d world_v5-19
5 d world_v5-19
 
Intro mga 18may2021
Intro mga 18may2021Intro mga 18may2021
Intro mga 18may2021
 
Intro mga 14apr2021
Intro mga 14apr2021Intro mga 14apr2021
Intro mga 14apr2021
 
Demonstration of super map ai gis technology
Demonstration of super map ai gis technology  Demonstration of super map ai gis technology
Demonstration of super map ai gis technology
 
Supermap gis 10i(2020) ai gis technology v1.0
Supermap gis 10i(2020) ai gis technology v1.0Supermap gis 10i(2020) ai gis technology v1.0
Supermap gis 10i(2020) ai gis technology v1.0
 

Bayar gis day 2011

  • 1. Ургамлын талхлагдалыг УИ-р тодорхойлж болох уу? Ю. Баяржаргал Дэ Нэйче Консерванси (The Nature Conservancy) GIS Day: Улаанбаатар, Монгол 2011 оны 11-р сар
  • 2. Ургамлын Индексүүд (УИ-үүд) Ургамлын Индексүүд нь “ургамлын мэдээлэл”-ийг ялган сайжруулах зорилготой цахилгаан долгионы хоѐр болон түүнээс дээш сувгийн утгаар илэрхийлэгдэх хэмжигдхүүн. Тиймээс УИ-үүд нь ургамлын ургалтын явц, ерөнхий байдал зэргийг хиймэл дагуулийн зураг болон газрын гадаргаас ойсон долгионы утгаар тодоройлох үндсэн арга болон хэрэглэгдэж ирсэн.
  • 3. The Normalized Difference Vegetation Index: NDVI = (NIR-Red)/(NIR+Red)
  • 4. NDVI-ийн зарчим • The NDVI is based on the difference between the maximum absorption of radiation in the Red (due to the chlorophyll pigments) vs. the maximum reflection of radiation in the NIR (due to the leaf cellular structure), and the fact that soil spectra, lacking these mechanisms, typically do not show such a dramatic spectral difference
  • 7. NDVI = (NIR-Red)/(NIR+Red) Их утга шигүү/эрүүл ургамал Бага утга тархай/талхдагдсан ургамал
  • 8. УИ-үүдийн хэрэглээ NDVI = (NIR-Red)/(NIR+Red) • Фотосинтек яавц • Зураг ангилал • Ургамлан нөмрөг • Өөрчлөлтийг тогтоох • Навчны эзэлхүүн • Ургамлын талхлагдал • Ногоон биомасс • Гангын үнэлгээ • Тэжээллэг чанар • Цөлжилтийн нөхцөл
  • 10. УИ-үүдийн өндөр утга бэлчээрийн таатай нөхцөлийг илэрхийлж чадах уу? Боломж: • Монголын төмөр зам: 60 гаруй жилийн хугацаанд хашаалсан талбайтай, • Хашаалсан болон гаднах талбайн экологийн нөхцөл ижил, • Экологийн хэд хэдэн бүсийг дамжин өнгөрсөн зэрэг нь бэлчээр болон ургамлын талхагдалыг харицуулан судлах боломжтой юм гэж үзсэн. Таамаглал: Төмөр замын хашааны гадна мал бэлчээрлэлтээр ургамлын зүйлийн бүрдэл, биомасс, болон ургамал бүрхэвч буурч түүний улмаас УИ бага утга илэрхийлнэ.
  • 12. Судалгааны хүрээ Уулын хээр, 250-300мм Хашаалсан Хээр, 150-200мм Хашаалсан
  • 13. Арга зүй: 1. Ургамлын биофизикийн үзүүлэлтүүд (зүйлийн бүрдэл, биомасс болон ургамал бүрхэвч); 2. Ургамлын спектрийн хэмжилт хийсэн; 3. УИ (enhanced vegetation index, EVI) судалгаа хийсэн цэгүүд дээрээ бодуулсан.
  • 14. Үр дүн (газрын хэмжилт):
  • 15. Хиймэл дагуулын мэдээ: Landsat Landsat ETM+ Images in 2000s Path Row Geo-botanical Zones H2O O3 Date SZA AOT (cm) (cm-3) 132 26 Mountain-Steppe 9/20/00 50 0.07 0.820 305 131 27 Mountain-Steppe 8/31/01 43 0.13 1.195 290 131 26 Mountain-Steppe 9/13/00 42 0.09 1.172 309 130 28 Steppe 7/26/02 33 0.10 1.225 289 130 27 Steppe 7/26/02 34 0.10 1.228 289 129 28 Steppe 9/05/02 43 0.08 0.680 295 * In default 'continental aerosols model' of 6S, AOT at 550 nm equals to zero SZA - Solar Zenith Angle AOT - Aerosol Optical Thickness at 550 nm H2O - Total precipitable water O3 - Ozone content
  • 16. Үр дүн (ANOVA test for Ecosystem Difference) F-statistic F-statistic Un- Biophysical parameters and vegetation index p-value F-critical Sig Grazed Grazed Plant species richness 31.685 7.161 0.0002 4.459 SG 2 Biomass (g/m ) 3.005 0.153 0.1390 5.786 NS Plant cover percentage 5.801 36.815 0.0277 4.459 SG Ground-based weighted Enhanced Vegetation Index (EVIG) 8.919 19.895 0.0092 4.459 SG Satellite-derived Enhanced Vegetation Index (EVIS) 43.814 1384.873 <0.0001 4.459 SG S - Signifiant; SG - Significant; NS - Not Significant.
  • 17. Үр дүн (t-test test for Ecosystem Difference) p , one- t -critical, p , two- t -critical, Geo-botanical Zones Df t- statistic* S tailed one-tailed tailed two-tailed a). SPECIES RICHNESS Mountain-steppe 2 3.843 0.031 2.920 0.062 4.303 SG** Steppe 2 2.314 0.073 2.920 0.147 4.303 SG All ecosystems 10 2.577 0.014 1.812 0.028 2.228 SG b). BIOMASS Mountain-steppe 25 2.581 0.008 1.708 0.016 2.060 SG Steppe 34 0.495 0.312 1.691 0.624 2.032 NS All ecosystems 83 2.588 0.006 1.663 0.011 1.989 SG c). COVER PERCENTAGE Mountain-steppe 40 1.344 0.093 1.684 0.186 2.021 SG Steppe 52 0.322 0.374 2.400 0.749 2.674 SG All ecosystems 166 1.411 0.080 1.654 0.160 1.974 SG d). GROUND-BASED WEIGHTED ENHANCED VEGETATION INDEX (EVIG) Mountain-steppe 38 1.343 0.094 1.686 0.187 2.024 SG Steppe 52 0.263 0.397 1.675 0.794 2.007 SG All ecosystems 162 1.386 0.084 1.654 0.168 1.975 SG e). SATELLITE-DERIVED ENHANCED VEGETATION INDEX (EVIS) Mountain-steppe 998 -25.330 <0.001 1.646 <0.001 1.962 SG Steppe 614 -15.773 <0.001 1.647 <0.001 1.964 SG All ecosystems 3504 -12.140 <0.001 1.645 0.000 1.961 SG Df - Degee of freedom. * plus indicate that the mean of the variable was higher in the un-grazed areas while minus indicate the opposite phenomenon. S - Signifiance; NS - Not Significant; SG - Significant; ** signifance at one-tailed test.
  • 18. 2000 Судалгааны цэгийн жишээ Landsat-ETM+ RGB:741 Уулын хээр (M1) Хээр (S1) 18
  • 19. 2000 EVI: хиймэл дагуулийн мэдээгээр Landsat-ETM+ RGB:741
  • 24. Хамаарал (NDVI, EVI, Red and NIR) Red NIR NDVI NIR -0.27 NDVI 0.88 0.68 EVI 0.49 0.91 0.81 Values in Italic indicate significant level higher than 99%. Relative sensitivity values. Sr > 1 means that index X is more sensitive, Sr =1 means the sensitivities are equal, and Sr < 1 means that index Y is more sensitive to the independent variable. NDVI is more sensitive to the reflectance in the red band than the EVI while EVI more sensitive than the NDVI to NIR X=EVI 0.86| for Red Y=NDVI 2.09| for NIR
  • 25. Дүгнэлт УИ-үүдийн их утга нь байнга бэлчээрийн таатай байдлыг илэрхийлээд байж чаддаггүй! 25
  • 26. Талархал: A. Karnieli, M. Bayasgalan, B. Mandakh, Ch. Dugarjav, J. Burgheimer, S. Khudulmur, S.N. Bazha, and P.D. Gunin