USING GIS AND REMOTE SENSING IN THE STUDY OF THE INFLUENCE OF DROUGHT ON CHANGES IN FOREST COVER AROUND THE ARAL SEA

Аннотация

The Aral Sea region, a critical ecological zone in Central Asia, has faced severe environmental degradation due to drought and anthropogenic impacts. This study leverages Geographic Information Systems (GIS) and remote sensing to analyze forest cover changes from 2000 to 2023, focusing on drought’s influence. Using Landsat imagery, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), and the Standardized Precipitation Index (SPI), the research quantifies a 42% forest cover loss, strongly correlated with drought severity (Spearman’s ρ = -0.78, p < 0.01). Visualizations, including 3D models and NDVI histograms, reveal spatial and temporal degradation patterns. Findings underscore the need for hydrological restoration and reforestation to mitigate ecosystem collapse, offering insights for sustainable management in arid regions. Keywords: Aral Sea, drought, forest cover, GIS, remote sensing, NDVI, SPI, ecological degradation. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГИС И ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ В ИЗУЧЕНИИ ВЛИЯНИЯ ЗАСУХИ НА ИЗМЕНЕНИЯ В ЛЕСНОМ ПОКРОВЕ ВОКРУГ АРАЛЬСКОГО МОРЯ Аннотация. Регион Аральского моря, критическая экологическая зона в Центральной Азии, столкнулся с серьезной деградацией окружающей среды из-за засухи и антропогенного воздействия. В этом исследовании используются географические информационные системы (ГИС) и дистанционное зондирование для анализа изменений лесного покрова с 2000 по 2023 год, с упором на влияние засухи. Используя снимки Landsat, нормализованный индекс разницы вегетации (NDVI) и стандартизированный индекс осадков (SPI), исследование количественно определяет 42%-ную потерю лесного покрова, тесно связанную с интенсивностью засухи (ρ Спирмена = -0,78, p < 0,01). 1401 ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 4 Визуализации, включая 3D-модели и гистограммы NDVI, выявляют пространственные и временные закономерности деградации. Результаты подчеркивают необходимость гидрологического восстановления и лесовосстановления для смягчения коллапса экосистем, предлагая идеи для устойчивого управления в засушливых регионах. Ключевые слова: Аральское море, засуха, лесной покров, ГИС, дистанционное зондирование, NDVI, SPI, экологическая деградация.