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Modeling spatio-temporal change patterns of forest cover:a case study from the Himalayan foothills (India)

机译：森林覆盖物时空变化模式模拟：以喜马拉雅山麓为例（印度）

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The present study used temporal remote sensing data for 1990, 2001 and 2006 to assess spatio-temporal patterns of forest cover changes in Shiwalik range of the Himalaya, Dehradun forest division. Forests are innately associated to human well-being. However, with the increasing anthropogenic activities, deforestation has increased. Quantitative change analysis of the forest cover for the past two decades provides valuable insight into the forest conservation vis-a-vis anthropogenic activities in the region. Spatio-temporal datasets along with biotic and abiotic variables provide opportunities to model the forest cover change further. The present study investigates forest cover change and predicts status of forest cover in the Dehradun forest division. Land Change Modeller (LCM) was used to predict status of forest cover for 2010 and 2015 using current disturbance scenarios. Comparing actual LULC of 2006 with the predicted LULC of 2006 validated change prediction model and agreement was 61.03%. The forested areas are getting degraded due to anthropogenic activities, but deforestation/degradation does not contribute much in expanding urban area. Agricultural areas and fallow lands are the main contributors to increased urban area. The study demonstrates the potential of geospatial tools to understand spatio-temporal forest cover change and generate the future scenarios.
机译：本研究使用1990年，2001年和2006年的时间遥感数据来评估Dehradun喜马拉雅山森林师的Shiwalik山脉的森林覆盖变化的时空格局。森林天生与人类福祉息息相关。但是，随着人为活动的增加，森林砍伐也有所增加。在过去的二十年中，对森林覆盖率的定量变化分析为该地区的人为活动提供了关于森林保护的宝贵见解。时空数据集以及生物和非生物变量为进一步模拟森林覆盖变化提供了机会。本研究调查了Dehradun森林分区的森林覆盖率变化，并预测了森林覆盖率的状况。土地变化模型（LCM）用于使用当前的干扰情景预测2010年和2015年的森林覆盖状况。将2006年的实际LULC与2006年的预测LULC相比，经过验证的变更预测模型和一致率为61.03％。由于人为活动，森林地区正在退化，但是森林砍伐/退化对扩大城市面积的贡献不大。农业地区和休耕地是增加城市面积的主要因素。这项研究证明了地理空间工具在理解时空森林覆盖变化并产生未来情景方面的潜力。

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