TOG' MUZLIKLARINI KARTALASHTIRISHDA ArcGIS DASTURINING IMKONIYATLARIDAN FOYDALANISH

279 TOG‘ MUZLIKLARINI KARTALASHTIRISHDA ArcGIS DASTURINING IMKONIYATLARIDAN FOYDALANISH Akaboyev I.Z., Ro‘zmatov D.B., Qobilova M.Sh., Ayubova Z.Y. Namangan davlat universiteti, O‘zbekiston DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.17393010 Annotatsiya: Maqolada tog‘ muzliklarini tadqiq etishda kartografik metoddan foydalanish zarurati, ArcGIS dasturining imkoniyatlaridan tog‘ muzliklarini kartalashtirishda foydalanish hamda bu kabi tadqiqotlarda undan foydalanishing afzalliklari va qulayliklari tahliliy o‘rganilgan. Xususan, ArcGISni muzliklarni konturlash va maydon o‘zgarishini aniqlashda, qor-muzni ajratishda, kartalarning relyef va topografiya bilan filtrlashda, turli vaqtlar bo‘yicha taqqoslash va farqlarni tahlil qilishdagi imkoniyatlari keltirib o‘tilgan. Kalit so‘zlari: tog‘ muzliklari, GAT, sun’iy yo‘dosh, kosmik suratlar, raqamli xarita, GLIMS, RGI, ArcGIS Pro. Abstract: The article analyzes the need to use cartographic methods in the study of mountain glaciers, the use of the capabilities of the ArcGIS program in mapping mountain glaciers, and the advantages and conveniences of using it in such studies. In particular, the capabilities of ArcGIS in contouring glaciers and determining area changes, separating snow and ice, filtering maps by relief and topography, comparing and analyzing differences over time are highlighted. Key words: mountain glaciers, GIS, satellite, space imagery, digital map, GLIMS, RGI, ArcGIS Pro. Bugungi global iqlim o‘zgarishi sharoitida Yer yuzining qurg‘oqchil hududlarga tutash baland tog‘ tizmalaridagi muzliklar kabi tabiiy muhit obyektlarining holatini о‘rganish juda muhim sanaladi. Sababi muzliklar ular mavjud mintaqalarning iqlim о‘zgarishini o‘zida aks ettiradigan eng yorqin kо‘rsatkichlaridan biri bо‘lib xizmat qiladi. Baland tog‘li hududlarga borishning noqulayligi sababli muzliklarning holatini muntazam ravishda bevosita kuzatish imkoniyati yо‘q, shu sababdan ularni о‘rganish uchun masofaviy zondlash ma’lumotlari va GIS texnologiyalaridan foydalanish ushbu muammoni hal qilishning eng samarali vositalaridan biridir. O‘zbekiston Respublikasi Prezidenti Sh.Mirziyoyevning 2025-yil 15avgustdagi PQ-250-sonli “O‘zbekiston Respublikasida suv resurslarini boshqarish va irrigatsiya sektorini rivojlantirishning 2025 – 2028-yillarga mo‘ljallangan dasturini tasdiqlash to‘g‘risida”gi qаrоrida “real vaqt rejimida qor qoplamini, muzliklarning erishini va oqim hosil bo‘lish zonasida suv zaxiralarini monitoring qilish, shuningdek, masofadan zondlash ma’lumotlariga asoslangan gidrologik prognozlash imkonini beruvchi zamonaviy vositalar yordamida daryo oqimlarining suv bilan ta’minlanganini prognoz va monitoring qilishning yangilangan tizimi joriy etish” [1] kabi vazifalarni ijrosi belgilab berilgan edi. 280 Yuqoridagilarni e’tiborga olgan holda, tog‘ muzliklarini tadqiq etishda ArcGIS geografik axborot tizimining imkoniyatlaridan foydalanib ularni kartalarini tuzish, bugungi kundagi dolzarb masalalardan biri hisoblanadi. Tog‘ muzliklarini kartalashtirishda ArcGIS ayniqsa ArcGIS Pro va uning Image Analyst hamda Spatial Analyst kengaytmalari hududning ekotizim monitoringi, suv resurslarini boshqarish va sel xavflarini baholash uchun zarur bo‘lgan reproduksiyalanadigan, shaffof va ilmiy tan olingan ishchi oqimni ta’minlaydi. ArcGIS’ning kuchli tomoni - masofadan zondlash (Landsat, Sentinel-2) hamda relyef (DEM) ma’lumotlarini bir muhitda qayta ishlash, tasniflash, vektorlash, aniqlikni baholash, turli vaqt intervallari bo‘yicha taqqoslash va yakunda GLIMS/RGI formatlariga tayyor eksport bilan yakunlash imkonidir. Shu bilan birga ArcGISda muzliklarni konturlash va maydon o‘zgarishini aniqlash uchun ham amaliy imkoniyatlar mavjud. Muzliklarni konturlashning xalqaro metodik “tayanchi” da ularni yagona qoidadan kelib chiqib chizish bo‘yicha GLIMS (Global Land Ice Measurements from Space) yo‘riqnomalari ishlatiladi. GLIMS Analysis Tutorial konturlarni tayyorlash, ko‘p tasvirdan foydalanish, meta ma’lumotlar va muzliklar maydonini to‘liq qoplash jarayonini aniq tartibga soladi. ArcGIS’da chizilgan poligonlarni GLIMS qoidalariga mos atributlar bilan tayyorlab, global bazaga yuborish amaliyoti keng tarqalgan. Yana bir tayanch ma’lumotlar to‘plami - RGI (Randolph Glacier Inventory) bo‘lib, u muayyan “surat” tamoyili bilan global muzlik konturlarini birlashtiradi va IPCC baholashlari uchun tayanch sifatida qo‘llanadi. ArcGIS muhitida RGI 6.0 qatlamlarini chaqirib, mintaqaviy tadqiqotlarni “mos yozuvlar” bilan tekshirishib, metodlarni kalibrlash mumkin [2]. ArcGISdagi asosiy ishchi oqim odatda besh bo‘g‘indan iborat bo‘ladi: 1. ma’lumotlarni tayyorlash (Landsat/Sentinel-2 sirt reflektansi va DEM); 2. dastlabki segmentatsiya (qor/muzni ajratish: NDSI (Normalized Difference Snow Index), spektral nisbatlar); 3. topografik filtr va qo‘shimcha xususiyatlar (nishablik, ekspozitsiya, balandlik, soyani kamaytirish); 4. vektorlash va post-protsessing (poligonlarni tozalash, “hole/part”lar bilan ishlash, atributlash); 5. vaqt qatori bo‘yicha differensial tahlil va aniqlik bahosi. Bu bosqichlarning birortasini ArcGIS Proda Raster Functions paneli, Geoprocessing toolboxlari (Spatial Analyst, Image Analyst), ModelBuilder va ArcPy yordamida batamom avtomatlashtirish mumkin. ESRIning rasmiy “Image classification” va “Pixel classification” sahifalari piksel-asosli va obyekt-asosli tasnif, nazoratli yoki nazoratsiz yondashuvlar, semantik segmentatsiya (U-Net, DeepLab, 281 PSPNet) kabi tushunchalarni ochiq bayon qiladi. “Classify Pixels Using Deep Learning” esa oldindan o‘qitilgan modelni rasterga qo‘llab, sinf xaritasi hosil qilishni qo‘llab quvvatlaydi. Shu yo‘l bilan oddiy NDSI ni “aqlli” klassifikatsiya bilan kuchaytirib, qoldiq qoplamali muzliklarni ajratish aniqligini oshirish mumkin [3]. Masofadan zondlash asoslari bo‘yicha qor-muzni ajratishda ArcGIS Proda Landsat va Sentinel-2 sirt reflektansi tasvirlari bilan NDSI eng muhim indikator sifatida qo‘llanadi. USGS rasmiy ta’rifiga ko‘ra, NDSI – yashil (G) va SWIR diapazonlari farqi yig‘indisiga teng bo‘lib, Landsat 4–7 uchun (Band 2–Band 5), Landsat 8–9 uchun (Band 3–Band 6) shaklida hisoblanadi [4]. Indeks qor va muzni vegetatsiya va tuproqdan yaxshi ajratadi. ArcGISning Raster Calculatorida yoki Raster Functionsda NDSI ni tezda hisoblash va chegara (masalan, 0.4–0.45) bilan dastlabki binar maska olish mumkin. Esri muhiti NDSIni ko‘rsatkich sifatida vizual nazorat qilish (histogramma, threshold “slider”), bulut-maskalash (QA bandlari yoki Fmask yakuniy qatlamlari) va mozaikalash (mavsumiy median) ishlarini bir joyda bajarishga imkon beradi. Tuzilayotgan kartalarning relyef va topografiya bilan filtrlashda ArcGISning quyidagi yaqqol ustunliklari mavjud. Xususan, Copernicus DEM GLO-30/GLO-90 ArcGISda to‘g‘ridan-to‘g‘ri ishlaydi. Terrain Processing vositalari bilan nishab (slope), ekspozitsiya (aspect) xaritalarini yaratib, NDSI maskasini topografik xususiyatlar (masalan, “balandlik > ELA dan past bo‘lmasin”, “tik nishab > 45° bo‘lsa, soyaviy xatolarga ehtiyot bo‘l”) bilan tozalash mumkin. Bu usul mavsumiy qor qoldiqlarini kesishda ancha samarali usul hisoblanadi. Yoz faslining oxirlarida bulutsiz tasvirlarda NDSI + DEM filtri ko‘pincha “toza muz” konturlarini yetarlicha aniq ajratishga imkon beradi. Esri Imagery Workflows sahifalarida aynan ana shunday workflow bloklari jamlangan bo‘lib, unda tasvirlarni tayyorlash, indikatorlar bilan ishlash, tasniflash, topografik post-protsessing va yakuniy vektorlash hamda poligon parametrlarini hisoblash amallarini bajarish mumkin [5]. ArcGISda olingan ma’lumotlarni turli vaqtlar bo‘yicha taqqoslash va farqlarni tahlil qilish imkoniyatlari ham mavjud. Xususan, ArcGIS Proda yillar bo‘yicha konturlarni taqqoslash uchun Feature Classlarni “Union/Erase” bilan kesish, farq poligonlarini ajratish, maydon (Area geodesic) bo‘yicha ∆A (km²) seriyasini tuzish juda oson. Multidimensional Tools yordamida ko‘p vaqtli raster kublarini (xususan, Landsat/Sentinel mozaikalari) ko‘rib, yillik NDSI yoki nishablik filtri asosida avtomatik kontur ajratish (ModelBuilderdagi integratsiya bilan) ham mumkin. Bu jarayonning sinfiy xatolari yoki yo‘qotishlarini to‘g‘ri baholash shart: GLIMS/RGI hamjamiyatida qabul qilingan “bir piksel qoidasi” (kontur noaniqligi taxminan perimetr × piksel o‘lchami) konservativ yondashuv sifatida tavsiya etiladi. ArcGISda 282 tahlillararo tafovutlar va asosiy xatolik manbalarini kamaytirishga qaratilgan amaliy choralar – soyani topografik modellash, bulut maskalarini mustahkamlash, chegaralarni mintaqaviy kalibrlash, kichik obyektlarni morfologik “tozalash” kabilar barqaror natija beradi. ArcGISda 1960–1980 yillardagi ma’lumotlarni bugungi kundagi ma’lumotlar bilan tarixiy geografik taqqoslash imkoniyati ham mavjud. Muzliklarning yarim asrlik dinamikasini ko‘rish uchun deklassifikatsiya qilingan CORONA/KH-9 (HEXAGON) stereo suratlari bebaho bo‘lib, ular ortofoto va hatto DEM rekonstruksiyasi uchun xizmat qiladi. Orto va DEM tayyorlab bo‘lgach, ArcGIS Proga kiritib, hozirgi Sentinel/Landsat mozaikalari bilan taqqoslab (asosiy relyef belgilariga tayangan holda) tarixiy konturlarni ham GLIMS qoidalarida chizish mumkin. Natijada 1960–70 → 2000 → 2020 ketma-ketligida kontur dinamikasining “uzun vaqt qatori” paydo bo‘ladi. Bu suv resurslari va proglatsial ko‘llarni toshish xavfini tahlillari uchun juda muhim [6]. Yuqoridagi tahlillar asosida xulosa qilib aytganda, bugungi kunda muzliklar haqida ma’lumot uni turli shakllarga aylantirish uchun juda kо‘p tо‘plangan bо‘lib, glyatsiologik tadqiqotlarning dolzarbligi doimiy ravishda ortib bormoqda. Muzliklarni о‘rganishda ArcGIS kabi GIS texnologiyalarining joriy etilishi ma’lumotlarni yig‘ish va saqlashning yangi yuqori sifatli usullarini ishlab chiqishga xizmat qiladi. Shu bilan birga axborot texnologiyalari rivojlanishi bilan birga glyatsiologik raqamli kartografiya ham izchil rivojlanib borishi muhim ahamiyatga ega. Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati: 1. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2025-yil 15-avgustdagi PQ-250-sonli “O‘zbekiston Respublikasida suv resurslarini boshqarish va irrigatsiya sektorini rivojlantirishning 2025 — 2028-yillarga mo‘ljallangan dasturini tasdiqlash to‘g‘risida”gi qаrоri. // Elektron havola: https://lex.uz/docs/-7686130 2. Kosmosdan yer usti muzliklarining global o‘lchovlari xizmatining rasmiy sayti ma’lumotlari https://www.glims.org/MapsAndDocs/assets/GLIMS_Analysis_Tutorial_a4. 3. ArcGIS Proning rasmiy sayti ma’lumotlari: https://pro.arcgis.com/en/proapp/latest/help/analysis/image-analyst/overview-of-image-classification.htm 4. AQShning Geologiya xizmati rasmiy sayti ma’lumotlari: https://www.usgs.gov/landsatmissions/normalized-difference-snow-index 5. Adina E. R., Frank P, Bruce R, Siri Jodha Singh K., Richard A. Challenges and recommendations in mapping of glacier parameters from space: results of the 2008 Global Land Ice Measurements from Space (GLIMS) workshop, Boulder, Colorado, USA. Racoviteanu and others: Results of the 2008 GLIMS workshop. Annals of Glaciology 50(p. 5369) 2009 https://cires1.colorado.edu/~braup/pubs/racoviteanu2009. 6. ArcGIS Pro dasturining rasmiy sayti ma’lumotlari: https://pro.arcgis.com/en/proapp/latest/tool-reference/modelbuilder-toolbox/examples-of-using-iterators-inmodelbuilder.htm 283 7. Аналоговые и цифровые методы дистанционных исследований при региональном геоморфологическом анализе: Учебное пособие / под ред. Д.В. Лопатина и С.Е. Коркина. – Нижневартовск: Изд-во НВГУ, 2017. – 99 с. 8. Akaboyev, I. Z. (2024). Possibilities of using geographic information systems in the study of mountain glaciers. Экономика и социум, (5-2 (120)), 1632-1636. 9. Акабоев, И. З. Гляциологик тадкикотларда географик ахборот тизимларидан фойдаланиш. Geografiya fani va raqamli iqtisodiyot: muammo va istiqbollar» xalqaro ilmiyamaliy konferensiya materiallari. Namangan-2023.-b, 74-78. 10. Akaboyev, I. Z. (2024). Iqlim o‘zgarishi va uning oqibatlarini o‘rganishda GATdan foydalanish imkoniyatlari. Hamkor konferensiyalar, 1(3), 303-306.