Application of hyperspectral and radar data for a land cover classification

In the modern digital image processing of remote sensing (RS) data, hyperspectral datasets combined with other multisource information are widely used for land cover classification and other thematic studies. The aim of this study was to integrate Hyperion hyperspectral image with dual-polarization Envisat synthetic aperture radar (SAR) data and compare the performances of support vector classification and spectral angle mapper methods on the combined datasets for a land cover discrimination. As a test site, an area covering the central and southern parts of the capital city of Ulaanbaatar was selected. The land cover classifications were conducted on two different band combinations (i.e. 4 bands of Hyperion sensor and Envisat dual-polarization data, and 99 bands of Hyperion sensor and Envisat dual-polarization data). The lowest accuracy demonstrated the spectral angle mapper and combination of 4 bands of Hyperion sensor and Envisat data, while the highest accuracy showed the support vector classifier and 99 bands of Hyperion sensor and Envisat data. As could be seen from the research, besides the applied classification methods, it is important to consider such factors as data structure, feature selection, and properties of image objects. Хайперспектрийн ба радарын мэдээ ашиглан газрын бүрхэвчийг ангилсан дүн ХУРААНГУЙ: Орчин үеийн зайнаас тандсан мэдээний тоон боловсруулалтад, хайперспектрийн мэдээг тандан судалгааны бусад эх сурвалжийн мэдээтэй нийлүүлэн газрын бүрхэвчийн ангилал болон өөр төрлийн сэдэвчилсэн судалгаанд ихээхэн ашиглаж байна. Энэхүү судалгаа нь Hyperion сенсорын хэт олон сувгийн мэдээг Envisat дагуулаас хос туйлшралаар хүлээн авсан синтетик апертурт радар (САР)-ын өгөгдөлтэй нийлүүлэн нэгдмэл мэдээ болгож, улмаар уг нийлмэл мэдээн дээрх газрын бүрхэвчийн ангиуд бие, биеэсээ хэрхэн ялгарч байгааг тулах векторын ангилал, спектрийн өнцгийн маппер зэрэг аргуудыг ашиглан, харьцуулан судлах үндсэн зорилготой. Судалгааны загвар талбай болгон Улаанбаатар хотын төвийн болон өмнөд хэсгийг хамарсан газрыг сонгон авч, газрын бүрхэвчийн ангиллыг сувгуудын 2 өөр хоршлол (Hyperion сенсорын 4 сувгийн болон Envisat дагуулын хос туйлшралын мэдээ, Hyperion сенсорын 99 сувгийн болон Envisat дагуулын мэдээ) дээр хийв. Hyperion сенсорын 4 сувгийн болон Envisat дагуулын мэдээг спектрийн өнцгийн маппер аргаар ангилсан дүн хамгийн бага нарийвчлалтай (80.24%) байсан бол Hyperion сенсорын 99 сувгийн болон Envisat дагуулын мэдээг тулах векторын аргаар ангилсан дүн хамгийн өндөр нарийвчлалтай (89.11%) байлаа. Судалгаанаас харахад, тухайн ангиллын үр дүнд, ашиглаж байгаа аргаас гадна, өгөгдлийн бүтэц, сувгийн сонголт, дүрс мэдээн дээрх биесийн шинж чанар зэрэг олон хүчин зүйлс нөлөөтэй гэдэг нь харагдаж байна.Түлхүүр үгс: САР-ын мэдээ, Тулах векторын арга, Спектрийн өнцгийн маппер, Нарийвчла

Estimation of forest above ground biomass using Sentinel-1 data

Estimation of aboveground biomass is important for sustainable forest management and climate change mitigation. Traditional methods for estimating aboveground biomass rely on data collected from field measurements, which is spatially limited and also very expensive. Over the last years, remotely sensed (RS) datasets have been widely used for forest biomass assessment. So, the main aim of this research is to estimate and then map the above ground biomass (AGB) of forested site using modern radar satellite data. The study has the following objectives: I. Estimate the biomass of forest land, II. Estimating AGB using vegetation indices and Sentinel-1 satellite data recorded in the C-band with 5.55 cm wavelength. III. Conduct a comparative study of principal component analysis and random forest methods. As a test site, the area around Khangal sum of Bulgan Province was selected. In the study, the random forest method showed good results, and for Level 1 GRD data R2=0.823, RMSE=0.116 t/ha, while for Level 1 SLC data R2=0.815, RMSE=0.105 t/ha. Overall, sthe reseach indicated that it is possible to determine the AGB of forests in the temperate zone of Mongolia using radar satellite data. Sentinel-1 дагуулын мэдээ ашиглан ойн газрын дээрх биомассыг тооцоолох нь ХУРААНГУЙ: Газрын дээрх биомассыг тооцоолох нь ойн тогтвортой менежмент болон уур амьсгалын өөрчлөлтийг бууруулахад чухал үүрэгтэй. Газрын дээрх биомассыг тооцох уламжлалт аргууд нь хээрийн хэмжилтээр цуглуулсан өгөгдлийг ашиглан үнэлгээ хийх зарчимд тулгуурлах бөгөөд энэ нь орон зайн хувьд хязгаарлагдмал, өртөг өндөртэй юм. Орчин үед зайнаас тандсан мэдээг боловсруулан ойн биомассын үнэлгээнд ихээхэн ашиглаж байна. Энэхүү судалгааны ажил нь ойн газрын дээрх биомассыг сүүлийн үеийн радарын хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан тооцоолж, улмаар зураглах үндсэн зорилготой. Тус зорилгын хүрээнд i) ойн газрын дээрх биомассыг тооцох, ii) Sentinel-1 дагуулын 5.55 см урттай радарын С-сувгийн мужид бүртгэгдсэн мэдээ болон ургамлын индексүүдийг ашиглан газрын дээрх биомассыг тооцоолох, iii) гол компонентын шинжилгээ болон санамсаргүй форестын аргыг харьцуулан судлах гэсэн зорилтуудыг дэвшүүлсэн. Судалгааны талбайгаар Булган аймгийн Хангал сум орчмын талбайг сонгон авсан. Судалгааны үр дүнгээс харахад санамсаргүй форестын арга сайн үр дүнг үзүүлж байсан бөгөөд Level 1 Ground Range Detected (GRD) мэдээний хувьд детерминацийн коэффициент (R2)=0.823, дундаж квадрат алдаа (RMSE)=0.116 тн га-1 байсан бол Level 1 Single Look Complex (SLC) мэдээний хувьд R2=0.815, RMSE=0.105 тн га-1 байлаа. Энэхүү судалгаа нь Монгол орны сэрүүн бүсийн ойн газрын дээрх биомассыг радарын мэдээ ашиглан тодорхойлох боломжтой гэдгийг баталж байна. Түлхүүр үгс: Газрын дээрх биомасс (ABG), Санамсаргүй форестын арга (RF), Гол компонентын шинжилгээ (PCA), Ургамлын индекс (VI

Geographical analysis of forest types based on a digital elevation model generated from synthetic aperture radar

This research aims to examine forest type distribution, based on slope and aspect maps, generated from synthetic aperture radar (SAR) data. The study is conducted over an area about 1564.9 km2 located in Khutag-Undur soum of Bulgan aimag (province), northern Mongolia. Sentinel-1 interferometric SAR images acquired on 5 and 17 October of 2020 are used to generate a digital elevation model (DEM). For a forest type classification, geocoded Sentinel-2 multispectral images acquired on 5 July and 27 September of 2019 are used. Initially, a DEM creation from the SAR data is performed and the slope and aspect maps are generated, following which geographical analysis is performed using slope, aspect and classified forest type maps. The result of the analysis shows that about half of the forested areas face the north-west, north and north-east directions. It also revealed that evergreen conifers are distributed on slopes of moderate degrees facing towards the south-east and south, whereas the deciduous conifers are mainly distributed on relatively steep slopes facing south-west, west and north-west

Estimation and mapping of vegetation biomass in forest-steppe and steppe zones of Mongolia using MODIS data

In recent years, digital remote sensing optical datasets and various indices calculated by using them have been intensively applied for green vegetation biomass evaluation and other thematic studies. The main goals of this study were to evaluate the vegetation biomass in the forest-steppe and steppe zones of Mongolia using the indices calculated from medium-resolution satellite data and map the biomass distribution. Indices were calculated from different visible, near, and mid-infrared bands of MODIS data acquired on August 21, 2016, and then classified and compared using machine learning methods such as random forest (RF), support vector machine (SVM), and partial least square regression (PLSR). Among the selected methods for biomass mapping in the forest-steppe and steppe areas, the RF method demonstrated the highest accuracy with a coefficient of determination (R2) of 0.889, and a root mean square error (RMSE) of 0.713 c/ha. The PLSR method had an R2 of 0.296 and an RMSE of 1.854 c/ha, while the SVM method showed the lowest accuracy with an R2 of 0.273 and an RMSE of 1.889 c/ha. Our finding indicates that the RF is a more applicable approach for assessing and mapping the vegetation biomass in the forest-steppe and steppe zones of Mongolia. MODIS дагуулын мэдээ ашиглан Монгол орны ойт хээр болон хээрийн бүсийн ургамлын биомассыг үнэлэн зураглах нь ХУРААНГУЙ: Сүүлийн үед зайнаас тандсан оптикийн тоон өгөгдлүүд, тэдгээр дээр суурилан тооцоолсон төрөл бүрийн индексүүдийг ногоон ургамлын биомассын үнэлгээ болон бусад сэдэвчилсэн судалгаанд эрчимтэй ашиглаж байна. Судалгааны ажлын үндсэн зорилго нь Монгол орны ойт хээрийн ба хээрийн бүсийн ургамлын биомассыг дунд нарийвчлал бүхий хиймэл дагуулын мэдээг ашиглан тооцоолсон индексүүдийн тусламжтайгаар үнэлэх, улмаар биомассын тархалтыг зураглахад оршино. Энэ зорилгоор 2016 оны 8 дугаар сарын 21-ний өдрийн MODIS хиймэл дагуулын үзэгдэх гэрэл, ойрын болон дундын нэл улаан туяаны мужийн сувгуудын мэдээг ашиглан индексүүдийг тооцоолж, дараа нь санамсаргүй форестын арга (RF), тулах векторын арга (SVM), хэсэгчилсэн хамгийн бага квадратын регресс (PLSR)-ийн арга зэрэг машин сургалтын аргуудыг ашиглан уг индексүүдийг ангилж, харьцуулсан дүн шинжилгээг хийж гүйцэтгэлээ. Ойт хээрийн ба хээрийн бүсийн биомассыг зураглах аргуудаас RF аргын детерминацийн коэффициент (R2) 0.889, дундаж квадратын алдаа (RMSE) 0.713 ц/га буюу хамгийн өндөр нарийвчлалыг харуулсан бол PLSR аргын R2 нь 0.296, RMSE 1.854 ц/га, харин SVM аргын R2 0.273, RMSE 1.889 ц/га буюу хамгийн бага нарийвчлалтайгаар үнэлсэн байлаа. Энэхүү судалгааны үр дүнд RF арга нь Монгол орны ойт хээрийн ба хээрийн бүсийн ургамлын биомассыг үнэлэх, зураглахад илүү тохиромжтой болохыг харуулж байна. Түлхүүр үгс: Ургамлын индекс, RF, SVM, PLSR, Биомас

EXPERIMENTAL RESULTS OF CURD CUTTING EQUIPMENT

In order to cut the curd prepared in the traditional way in a short time and evenly, a curd cutting device was developed and the distance between the wires of the device was determined depending on the shrinkage coefficient of the curd. The cow's milk of a herder household in Tuv aimag is processed in the traditional way, yoghurt is prepared, the curd is placed on a yam cloth and pumped to a moisture content of 60%. Samples with the same amount of cut curd were dried in a desiccator at 50 ° C for 10 h and the weight and moisture content were determined every hour. As a result of the drying test, the weight of the curd stabilized after 7 hours, and the moisture content reached 20%, reaching the standard value. The linear size of the curds sampled after drying decreased by 16 to 23 percent and the linear shrinkage coefficient of the curds was 0.0274

Anatomical Region of the Colon as an Influencing Factor for Ulcerative Colitis Development

Objectives: To determine if the anatomical location and extent of ulcerative inflammation influences the primary development of ulcerative colitis by defining the primary starting locations of ulcerative inflammation processes and determining the anatomical extents of ulcerative inflammation with the highest occurrence rates. Methods: A total of 152 patients were chosen during a period of two years. The diagnosis of ulcerative colitis was made by correlating clinical, endoscopic and histological features and data was retrospectively analyzed. Results: The group with the highest occurrence of ulcerative colitis was females aged 46-55. Out of the locations of terminal ileum cecum, ascending colon, transverse colon, descending colon, sigmoid colon and rectum, the sigmoid colon and rectum had the highest occurrence of inflammation. Out of cases in which one local part of the colon was affected, ascending and descending colon had zero cases, but the cecum, transverse colon, sigmoid colon, and rectum were affected. Conclusion: Ulcerative colitis is more commonly located at certain parts where the movements of colonic contents are decelerated, which warrants futher study about using bowel movement supporting medications for prevention and treatment of ulcerative colitis

Dialysis Outcomes Among Elderly Populations in Asian Countries

The inevitable reality of today is that the world population is aging, and the elderly (above 65 years) are more prevalent among the dialysis population worldwide. Objectives: The purpose of this review is to do a literature search on issues related to dialysis in the elderly Asian population, such as vascular access outcomes, complication rates, and survival data by modality on hemodialysis (HD) and peritoneal dialysis (PD). Methods: A literature search on key topic areas was done on articles published in English between January 1, 2005 and December 31, 2015. Results: Although incidences of elderly dialysis patients are increasing in Asia, we found that large-scale data is lacking. Further research is needed to assess dialysis outcomes among the elderly. Available studies suggest acceptable outcomes in vascular access, primary and secondary patency rates, and similar intervention rates compared to non-elderly. Survival data suggests superior outcomes in HD in elderly. Due to significant differences in dialysis practices in Asia, a proper comparison is difficult. Conclusion: Age alone is not a contraindication for dialysis

Forest fire risk assessment model using Remote sensing and GIS techniques in Tujiin nars national park, Mongolia

Forest is an important natural resource that should be carefully protected and rationally managed. In recent years, deforestation and forest land degradation have become the main concern for forest specialists as well as policy and decision-makers dealing with environment issues. It has been found that much of the existing forests have been destroyed, mainly by shifting cultivation, timber preparation, legal and illegal logging, and forest fires. To protect and conserve the deteriorating forest, it is very important to conduct forest-related risk assessment and map the outcomes in a spatial domain. The aim of this research is to conduct a forest fire risk assessment mapping of Tujiin Nars National Park using geographic information system (GIS) and remote sensing (RS) techniques. The research approach is based on an empirical model. It includes three parameters (i.e. geomorphology, vegetation cover combustibility and human activity) that are crucial for the forest fire assessment. The results of the study can be used for different decision making processes