Logo
    • English
    • Ελληνικά
    • Deutsch
    • français
    • italiano
    • español
  • Ελληνικά 
    • English
    • Ελληνικά
    • Deutsch
    • français
    • italiano
    • español
  • Σύνδεση
Προβολή τεκμηρίου 
  •   Ιδρυματικό Αποθετήριο Πανεπιστημίου Θεσσαλίας
  • Επιστημονικές Δημοσιεύσεις Μελών ΠΘ (ΕΔΠΘ)
  • Δημοσιεύσεις σε περιοδικά, συνέδρια, κεφάλαια βιβλίων κλπ.
  • Προβολή τεκμηρίου
  •   Ιδρυματικό Αποθετήριο Πανεπιστημίου Θεσσαλίας
  • Επιστημονικές Δημοσιεύσεις Μελών ΠΘ (ΕΔΠΘ)
  • Δημοσιεύσεις σε περιοδικά, συνέδρια, κεφάλαια βιβλίων κλπ.
  • Προβολή τεκμηρίου
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Ιδρυματικό Αποθετήριο Πανεπιστημίου Θεσσαλίας
Όλο το DSpace
  • Κοινότητες & Συλλογές
  • Ανά ημερομηνία δημοσίευσης
  • Συγγραφείς
  • Τίτλοι
  • Λέξεις κλειδιά

Land use changes and its impacts on water resources in Nile Delta region using remote sensing techniques

Thumbnail
Συγγραφέας
Elhag, M.; Psilovikos, A.; Sakellariou-Makrantonaki, M.
Ημερομηνία
2013
DOI
10.1007/s10668-013-9433-5
Λέξη-κλειδί
Change detection
Land use
Nile Delta
Remote sensing
Water resources
agricultural land
algorithm
environmental monitoring
land degradation
land use change
Landsat
urban area
water management
water resource
Egypt
Εμφάνιση Μεταδεδομένων
Επιτομή
Sustainable water resources management plans depend on reliable monitoring of land use -land cover (LULC) changes. The use of the remote sensing techniques in LULC changes detection brings consistency and reliability to the decision maker at regional scale. Three temporal data sets of images were used to obtain the land cover changes in this study: Landsat-5 Thematic Mapper (TM) acquired in 1984, and Landsat-7 enhanced Thematic Mapper acquired in 2000 and 2005 consequently. Each temporal data set consists of four Landsat scenes, which were mosaicked to cover the whole Nile Delta. Two different supervised classification algorithms were implemented to produce classification maps in thematic form. Support vector machine showed higher classification accuracies in comparison with maximum likelihood classification. The results indicated that the rapid imbalance changes occurred among three land cover classes (urban, desert, and agricultural land). These changes powered the land degradation and land fragmentation processes over the agricultural land exclusively due to urban encroachment. Slight land cover changes were detected between fish farms and surface water land cover classes. © 2013 Springer Science+Business Media Dordrecht.
URI
http://hdl.handle.net/11615/27356
Collections
  • Δημοσιεύσεις σε περιοδικά, συνέδρια, κεφάλαια βιβλίων κλπ. [19735]
htmlmap 

 

Πλοήγηση

Όλο το DSpaceΚοινότητες & ΣυλλογέςΑνά ημερομηνία δημοσίευσηςΣυγγραφείςΤίτλοιΛέξεις κλειδιάΑυτή η συλλογήΑνά ημερομηνία δημοσίευσηςΣυγγραφείςΤίτλοιΛέξεις κλειδιά

Ο λογαριασμός μου

ΣύνδεσηΕγγραφή (MyDSpace)
Πληροφορίες-Επικοινωνία
ΑπόθεσηΣχετικά μεΒοήθειαΕπικοινωνήστε μαζί μας
Επιλογή ΓλώσσαςΌλο το DSpace
EnglishΕλληνικά
htmlmap