🌍 Geoaxborot tizimlarida dasturlashning ahamiyati 🌍

Dasturlash tillari Geoaxborot tizimlarida muhim o‘rin tutadi, chunki ular tizimni avtomatlashtirish, ma'lumotlar bilan ishlash va tahlil qilish imkonini beradi. Geoaxborot tizimi texnologiyalari turli geografik ma'lumotlarni boshqarish va tahlil qilish uchun keng ko'lamdagi jarayonlarni o'z ichiga oladi. Dasturlash tillari bu jarayonlarni yanada samarali va moslashuvchan qilishga yordam beradi.

✅ Avtomatlashtirish: Foydalanuvchilar dasturlash yordamida takroriy vazifalarni qo‘lda bajarish o‘rniga, jarayonlarni avtomatlashtirishi mumkin. Masalan, ArcGIS dasturlarida Python va uning ArcPy kabi kutubxonalari geografik ma'lumotlarni qayta ishlashni avtomatlashtirish uchun keng qo‘llaniladi. Bu orqali xaritalarni yaratish, ma'lumotlarni tahlil qilish va ma'lumotlar bazalaridan kerakli so‘rovlarni avtomatik tarzda bajarish imkonini beradi.

✅ ArcGIS Online va ArcGIS Enterprise: Bu platformalar bilan ishlashda Python, JavaScript, C#, Java va Kotlin kabi tillardan foydalanib Web xarita, mobil dastur, kompyuter dasturlari va servislar tayyorlash mumkin.

✅ QGIS va boshqa dasturlar: Plugin va skriptlar yozish orqali tizimni yanada rivojlantirish mumkin.

🚀 Eng asosiysi: Dasturlash tillari orqali Web xarita, mobil ilovalar, kompyuter dasturlari va servislarni yaratish imkoniyati kengayadi.

Sizga bu qiziqmi? iltimos izohlarda yozib qoldiring


Sayt | Telegram | Youtube | Kurslar | Fayllar

🌍 Top 10 Largest Earthquakes (2000-2020)

The map highlights the 10 most devastating earthquakes around the world between 2000 and 2020, showing both the location and death toll. Some of the largest include:

• 🇭🇹 Haiti (Port-au-Prince): 316,000 deaths
• 🇮🇩 Indonesia (Sumatra): 227,899 deaths
• 🇨🇳 China (Sichuan Province): 87,652 deaths
• 🇵🇰 Pakistan (Muzaffarabad): 76,213 deaths
• 🇮🇷 Iran (Bam): 31,000 deaths

🔴 Each red circle indicates the death toll, with larger circles representing a higher number of casualties.

Data sourced from various databases including the National Centers for Environmental Information and GEM Global Active Faults Database.

Map created using QGIS
By: Davlatov Abdullajon Davlat o’g’li

📲Telegram

📊 New York City Population Density Map - 2010 🏙

This map provides a detailed visualization of the population density in New York City in 2010. It highlights the number of people per square kilometer across different areas, showing the densest regions in darker shades.

🔸 Manhattan stands out with population densities exceeding 100,000 people per square kilometer in some areas!

A small historical graph is also included, showing NYC's population growth from 1790 to 2000.

Follow for more interesting insights and visualizations! 🔍

📲Telegram channel

#Interesting information about Landsat 9 and Sentinel-2

📲Telegram channel

🌍 Land Cover and Land Use Map of Tashkent Region: A Comparative Study (2017 vs 2023) 🌍

We present a comparative analysis of land cover and land use in Tashkent District between 2017 and 2023. The maps illustrate significant changes in the distribution of key land cover classes over this six-year period.

🔍 Key Observations:

🟧 Rangeland continues to dominate the district, covering approximately 50% of the area in both 2017 and 2023.

🟩 The Crops category saw a slight reduction from 34% in 2017 to 33% in 2023, indicating changes in agricultural land use.

🟥 Built Area expanded from 9% in 2017 to 10% in 2023, highlighting the growing urbanization in the region.

⬜️ Bare Ground and Flooded Vegetation remained relatively stable, while Trees cover increased slightly from 1% to 2%, reflecting small-scale afforestation or preservation efforts.

📊 Legend Breakdown:

Rangeland – ~50%
Crops – ~33-34%
Built Area – ~9-10%
Bare Ground – ~2%
Water, Trees, and Flooded Vegetation – Minor percentages, showing little variation between years.

👨‍💻This analysis, conducted by Remote Sensing Innovations(@Davlatov_9959,Davlatov Abdullajon ), provides valuable insights for urban planners, environmentalists, and policymakers working to balance sustainable development and environmental conservation in the Tashkent District.

📲Telegram channel

What changes do you think are the most impactful? Let us know in the comments! 👇

#Tashkent #LandCover #LandUse #Sustainability #Urbanization #EnvironmentalMonitoring

🌧Bugun kechki muddatlarda Toshkent viloyati katta qismi va poytaxtda yog'ingarchilik bo'lishi kutilmoqda🌧 25.10.2024

Manba: Hydromet.uz

📲Telegram channel

Assalomu alaykum, akamizga omad tilab qolamiz, va bu loyiha keyingi shunga o'xshash xayrli loyihalar uchun ko'prik vazifasini o'tasin. Bu kursda o'qiyotgan va o'qimoqchi bo'lgan talabalarga omad tilab qolaman.

🗺 O'zbekiston xaritasi
🖥 ArcMap pro
📥 https://diva-gis.org
📥 https://livingatlas.arcgis.com
⚙️ Xarita https://diva-gis.org va https://livingatlas.arcgis.com saytidan olingan ma'lumotlar asosida qilindi
📐 Xaritaning umumiy o'lchami "ISO A4 Landscape (210x297mm)"
📏 Masshtab: 1:7 000 000
📆 Date: 2024

📱➡️ Telegram: GIS soil science

🌏Bostanliq Tumani Suv Havzalari (Watershed) Xaritasining Tahlili:🌏

🗺Ushbu xaritada Toshkent viloyatining Bostanliq tumanidagi suv havzalari (watershed) va ularning oqim yo‘nalishlari tasvirlangan. Xarita tumanning suv resurslari va ularning relyef bilan qanday bog‘langanligini o‘rganish uchun mo‘ljallangan. Unda quyidagi asosiy elementlar aks etgan:

💧Suv Oqimining Darajasi (Stream Order): Suv oqimlari darajalarga bo'lingan bo‘lib, asosiy va yordamchi irmoqlar ko'rsatilgan. Har bir oqim darajasi turli ranglar bilan tasvirlangan, bu esa suv oqimining qayerdan boshlanib, qayerga borishini ko‘rish imkonini beradi.

🏢Aholi Punktlari: Suv havzalari yaqinida joylashgan aholi punktlari shahar ikonlari yordamida belgilangan. Bu ma’lumotlar suv manbalariga yaqin yashovchi aholini himoya qilish va suv resurslarini ularga yetkazib berish bo‘yicha rejalar tuzishda qo‘llanilishi mumkin.

⛰Relyef (DEM) Ma'lumotlari: Pastki qismda berilgan DEM ma’lumotlari orqali tog‘ va vodiylarning balandligi gradient ranglar bilan aks ettirilgan. Bu relyef suv havzalarining shakllanishi va suv oqimlari yo‘nalishlariga qanday ta’sir qilayotganini tushunishga yordam beradi. Qizil ranglar baland joylarni, yashil va och ranglar esa past yerlarni ifodalaydi.

📍Tuman Chegarasi: Qizil chiziqlar Bostanliq tumani chegaralarini ko‘rsatadi, bu esa suv havzalari va gidrologik jarayonlarni tuman miqyosida o‘rganish imkonini beradi.

🏞Ushbu xarita Bostanliq tumanidagi suv havzalarining umumiy tuzilishini tahlil qilishda, suv resurslarini boshqarishda, va ekologik barqarorlikni ta'minlashda muhim ahamiyatga ega. Suv havzalarini aniqlash va ularga oid ma'lumotlarni to‘plash orqali kelgusida suv oqimlarini samarali boshqarish, suv toshqinlariga qarshi choralar ko‘rish va suv resurslaridan oqilona foydalanish bo‘yicha qarorlar qabul qilish osonlashadi.

Muallif : @Davlatov_9959

🧰Mana Hydrology tool to‘plami

Basin (Hovza):
Bu tool relyef modelidan foydalangan holda suv yig‘iladigan hovzalarni aniqlaydi. Har bir hovzaga o‘ziga xos ID belgilanadi, va bu yerning suvini umumiy chiqish nuqtasiga olib keladigan maydonni ko‘rsatadi.

Derive Continuous Flow (Uzluksiz Oqimni Hosil Qilish):
Bu tool raqamli balandlik modelidan (DEM) foydalanib, uzluksiz suv oqimini hisoblab chiqadi. Bunda suvning oqish yo‘nalishi yoki to‘planish xaritasi yaratiladi.

Derive Stream As Line (Oqimni Chiziq Sifatida Hosil Qilish):
Suv oqimlarini chiziqli formatda (vektor) yaratish uchun ishlatiladi. Odatda, bu oqimning boshidan oxirigacha bo‘lgan yo‘nalishni ko‘rsatadi.

Derive Stream As Raster (Oqimni Raster Ko‘rinishida Hosil Qilish):
Suv oqimlarini raster formatda (katakli format) yaratish uchun ishlatiladi. Bu yerda oqimning qayerdan va qanday oqishini aniq belgilangan kataklar orqali ko‘rsatadi.

Fill (To‘ldirish):
Bu tool relyefdagi chuqurliklar yoki pastliklarni to‘ldiradi. Suv tabiiy oqib ketishiga to‘sqinlik qiladigan past yerlar tekislanadi, bu gidrologik tahlillarni yanada aniqroq qiladi.

Flow Accumulation (Oqim To‘planishi):
Bu tool har bir joydan qancha suv to‘planishini hisoblaydi. Bunda har bir joydan o‘tayotgan suv miqdori ko‘rsatiladi.

Flow Direction (Oqim Yo‘nalishi):
Suvning har bir katakdan qaysi tomonga oqishini aniqlaydi. Bu, relyef asosida suvning qanday harakatlanishini belgilaydi.

Flow Distance (Oqim Masofasi):
Har bir joydan chiqish nuqtasiga (chiqish hovzasiga yoki dengizga) bo‘lgan suv oqimi masofasini o‘lchaydi.

Flow Length (Oqim Uzunligi):
Suvning boshlangan joyidan oxirigacha bo‘lgan yo‘l uzunligini hisoblaydi.

Sink (Chuqurlik):
Relyefdagi chuqurliklarni aniqlaydi. Bunday joylarda suv yig‘ilib, tabiiy oqim yo‘nalishi buzilishi mumkin.

Snap Pour Point (Chiqish Nuqtasini Moslashtirish):
Suv yig‘iladigan (chiqish) nuqtalarni yaqin atrofdagi oqimlarga yoki to‘planadigan joylarga ko‘chiradi. Bu tahlilni yanada aniqlashtirish uchun ishlatiladi.

Storage Capacity (Saqlash Imkoniyati):
Suv to‘planadigan joylarda qancha suv saqlanishi mumkinligini hisoblaydi. Bu suv omborlari yoki tabiiy suv yig‘ilish joylari uchun muhim.

Stream Link (Oqim Ulanishi):
Suv oqimlarini turli qismlarga ajratadi va ularni raqamlaydi. Bu asbob oqim tarmoqlarini tahlil qilishda ishlatiladi.
Stream Order (Oqim Tartibi):
Suv oqimlarini kattaligiga yoki tarmoqlariga qarab tartiblaydi (Strahler yoki Shreve tizimlari asosida). Yirik oqimlar yuqori tartib raqamini oladi.

Stream to Feature (Oqimni Ob’ektga Aylantirish):
Raster formatidagi oqimlarni vektor formatga (chiziqli ob’ektlarga) aylantiradi.

Watershed (Suv Havzasi):
Suvning qaysi joydan qaysi oqimga yoki hovzaga yig‘ilishini aniqlaydi. Bu asbob suv yig‘iladigan joylarni belgilaydi va suv havzalarini xaritada ko‘rsatadi.
Bu asboblar gidrologik tahlillar va suv resurslarini boshqarishda juda foydali.

ArcMap - Landsat 8 kosmik suratlari bilan ishlash bo'yicha video darslar

Ushbu darslar yordamida ArcMap dasturida Landsat kosmik suratlari bilan 0 dan ishlashni boshlang'ich darajada tushuntirib o'tganman

1-dars: Landsat 8, bandlari haqida

2. Earthexplorer saytidan ro'yxatdan o'tish

3. Kosmik suratlarni yuklash

4: True color, False color bilan ishlash

5-dars: Rastrlarni kesib olish

6-dars: Rastrlarni Qo’shish (Mosaic raster)

7-dars: Amaliy mashg'ulot

8-dars NDVI indexi bilan ishlash

9-dars: Visualizatsiya va ranglar klassifikatsiyasi


Sayt | Telegram | Youtube | Kurslar | Fayllar