आईएसएसएन: 2157-7617

पृथ्वी विज्ञान एवं जलवायु परिवर्तन जर्नल

खुला एक्सेस

हमारा समूह 1000 से अधिक वैज्ञानिक सोसायटी के सहयोग से हर साल संयुक्त राज्य अमेरिका, यूरोप और एशिया में 3000+ वैश्विक सम्मेलन श्रृंखला कार्यक्रम आयोजित करता है और 700+ ओपन एक्सेस जर्नल प्रकाशित करता है जिसमें 50000 से अधिक प्रतिष्ठित व्यक्तित्व, प्रतिष्ठित वैज्ञानिक संपादकीय बोर्ड के सदस्यों के रूप में शामिल होते हैं।

ओपन एक्सेस जर्नल्स को अधिक पाठक और उद्धरण मिल रहे हैं
700 जर्नल और 15,000,000 पाठक प्रत्येक जर्नल को 25,000+ पाठक मिल रहे हैं

में अनुक्रमित
  • CAS स्रोत सूचकांक (CASSI)
  • सूचकांक कॉपरनिकस
  • गूगल ज्ञानी
  • शेरपा रोमियो
  • पर्यावरण में अनुसंधान तक ऑनलाइन पहुंच (ओएआरई)
  • जे गेट खोलो
  • जेनेमिक्स जर्नलसीक
  • जर्नल टीओसी
  • उलरिच की आवधिक निर्देशिका
  • कृषि में वैश्विक ऑनलाइन अनुसंधान तक पहुंच (अगोरा)
  • सेंटर फॉर एग्रीकल्चर एंड बायोसाइंसेज इंटरनेशनल (CABI)
  • RefSeek
  • हमदर्द विश्वविद्यालय
  • ईबीएससीओ एज़
  • ओसीएलसी- वर्ल्डकैट
  • प्रोक्वेस्ट सम्मन
  • एसडब्ल्यूबी ऑनलाइन कैटलॉग
  • पबलोन्स
  • यूरो पब
  • आईसीएमजेई
इस पृष्ठ को साझा करें

अमूर्त

Evaluation of ASTER Satellite Imagery in Comparison with Topographic Map and GPS Datasets for Tracking Tabuk City Digital Elevation Model

Alatawi S and Abushandi E

Decision makers need cost-effective methods for accurately depicting land surface characteristics as basic tools for locating construction project. ASTER Global Digital Elevation Model V002 with 30 m resolution was used to extract information on terrain surface and drainage network at the micro-catchment level. ASTER data was compared with 39 reference points from integrated Global Positioning System (GPS) and topographic maps. However, there was a gap between ASTER dataset and reference points; thus, a readjustment process of ASTER dataset was required. The results indicate that Global Positioning System (GPS) and topographic maps data sets have good connection with a range of difference around ± 32.7 m. Pearson correlation coefficient of ASTER Pixel values in the connection with GPS and topographic maps data sets indicates a strong positive correlation 0.8, 0.827 respectively. Therefore, a Multiple Linear Regression (MLR) model was used to readjust ASTER data based on topographic maps, and ground points. The ‘best’ fit of MLR model for ASTER was chosen and used to interpolate a multiscale temporal and spatial distribution. The research applied two interpolation techniques: the Inverse Distance Weighting (IDW) and Kriging to better understand the spatial distribution. The results show that there is a slight difference between ASTER data and the other two types of elevation models.