Vairāk

2.6: Google Earth ievads - ģeozinātnes


Pārskats

Google Earth ir lielisks rīks, lai vizualizētu un izpētītu daudzas ģeoloģiskās īpašības, kuras mēs apspriedīsim šajā klasē. Šī programma ir bezmaksas un viegli lietojama. Šis pirmais Google Earth uzdevums tiks koncentrēts uz iepazīšanos ar programmu un dažiem rīkiem, kurus izmantosim vēlākās laboratorijās. Ņemiet vērā, ka optimālākais veids, kā aplūkot ģeoloģiju, ir iet ārā. Tā kā tas nav tiešsaistes klases variants, nākamais labākais ir Google Earth izmantošana. Šī ir praktiska un noderīga programma, kurai ir daudz lietojumu.

Piezīme

Google Earth periodiski atjaunina versijas. Ja tā notiek, šīs nodaļas laboratorijās sniegtie norādījumi var attiekties uz vecāku programmas versiju. Ja domājat, ka tas noticis, lūdzu, informējiet par to savu instruktoru.

Ja Google Earth vēl nav instalēts jūsu izmantotajā datorā, lūdzu, rīkojieties šādi:

  1. Atveriet vietni http://earth.google.com
  2. Lapas augšdaļā noklikšķiniet uz cilnes Lejupielādēt Google Earth, pārskatīšana konfidencialitātes politiku un noklikšķiniet uz Piekrītu un lejupielādējiet, lai lejupielādētu jaunāko versiju.
  3. Saglabājiet failu mapē jūsu darbvirsmā, atveriet to un izpildiet instalēšanas norādījumus.
  4. Atveriet programmu Google Earth.

Pirms sākam uzdevumu, vispirms iepazīstieties ar Google Earth. Izlasiet katru soli un veltiet dažas minūtes, lai izmēģinātu lietas, kas vēlāk to atvieglos. Ņemiet vērā arī to, ka Google Earth Mac un PC versijas ir nedaudz atšķirīgas.

Jūs izmantosiet šo programmu daudz kursa laikā. Veltiet laiku, lai uzzinātu, kā tajā orientēties tagad.

1. solis - navigācija

Noskatieties visus mācību videoklipus vietnē http://www.google.com/earth/learn/ beginner.html # navigation. Ir svarīgi veltīt laiku, lai pārskatītu šos virtuālos resursus, lai palīdzētu jums labāk saprast programmu Google Earth un tās iespējas. Tas būs galvenais rīka apguvē. Google Earth navigāciju var veikt divos veidos:

  • Pirmkārt, augšpusē varat izmantot meklēšanas paneli ekrāna kreisajā pusē. Vienkārši ierakstiet atrašanās vietu, adresi vai koordinātu, un tā tiks pietuvināta (izmēģiniet to) tagad).
  • Otrā pieeja ir tāda, ka jūs varat arī pārvietoties manuāli:
  • Lai pārvietotu pozīciju, ar peles kreiso taustiņu noklikšķiniet ar peli un velciet karti vai noklikšķiniet uz rokas ikonas augšējā labajā stūrī.
  • Varat tuvināt un tālināt, izmantojot peles ritenīti, ar peles labo pogu noklikšķinot un velkot peli uz augšu vai uz leju, vai arī bīdot zemāko joslu augšējā labajā stūrī.
  • Noklikšķiniet un turiet peles ritenīti, lai pagrieztu karti (pa kreisi un pa labi) vai noliektu ainavu (uz augšu un uz leju). To var izdarīt arī, izmantojot bultiņas, kas ieskauj acs ikonu augšējā labajā stūrī.

Attēla apakšdaļā tā sniedz vairākas svarīgas informācijas:

  1. Platums un garums
  2. Paaugstinājums attiecībā uz jūras līmeni
  3. Acu augstums, kas norāda, cik tuvināts vai tālāks esat.

Piemēram, apskatīsim Niagāras ūdenskritumu. Meklēšanas panelī augšējā kreisajā stūrī ierakstiet Niagāras ūdenskritumu, NY. Lai labāk uzzinātu, kur atrodas ūdenskritums, vēlaties mazliet pietuvināt. Ievērojiet acu augstumu apakšējā labajā stūrī. Lai tuvinātu, izmantojiet mīnusa pogu, līdz atrodaties ~ 10 000 ’acu augstumā. Pārbaudiet savu platumu (~ 43º 04’39 ”N - lasiet kā 43 grādi, 4 minūtes un 57 sekundes uz ziemeļiem) un garumu (~ 79º 04’28” R). Tas pārvietosies, pārvietojot kursoru pa ekrānu, tāpat kā jūsu augstums. Ja vēlaties redzēt ūdenskrituma attēlu, vienkārši noklikšķiniet uz vienas no daudzajām fotoattēlu ikonām, lai to redzētu. Ņemiet vērā, ka upes virziens ir kopīgs ziemeļu virzienā - varat tuvināties, lai redzētu faktisko ūdenskritumu.

Ar navigāciju ir svarīgi saprast arī gultņa jēdzienu. Gultnis ir kompasa virziens, ko mēra starp diviem punktiem. To var izteikt kā azimutu, kas atrodas grādos no 0 līdz 360, kā pa apli. 0 un 360 grādi būtu ziemeļi, 90 grādi būtu austrumi, 180 grādi būtu dienvidi un 270 grādi būtu rietumi (2.9. Attēls).

2. solis - mērīšana

Lai pārbaudītu funkcijas, mums būs jāspēj tās izmērīt, kas ir viegli pārvaldāms programmā Google Earth. Mērīšana tiek veikta, izmantojot Lineāla rīku, kuram var piekļūt, noklikšķinot uz lineāla ikonas rīkjoslā virs attēla vai izvēloties izvēlnē augšējā rīkā, pēc tam Lineāls.

Lineāla rīkam, līnijai un ceļam ir divas iespējas. Līnijas opcija (kas ir noklusējuma opcija) norāda attālumu un virzienu starp diviem punktiem; ievērojiet nolaižamo izvēlni, kas dod 11 dažādas mērvienību opcijas. Lai veiktu mērījumu, pēc lineāra rīka izvēles vienkārši noklikšķiniet uz diviem dažādiem punktiem. Ceļa opcija dod attālumu divu vai vairāku punktu kopai, dodot iespēju izmērīt attālumu, kas nav taisna līnija.

Piezīme

Mērot objektus, kurus vēlaties izmantot kartes garumā - zemes garuma izmantošana var izraisīt nepareizu atbildi.

Slīpums bieži tiks mērīta šai un nākamajām laboratorijām. Slīpums ir līdzīgs slīpumam, kas norāda, cik stāvs vai līdzens ir laukums. To aprēķina kā augstuma starpību dalītu ar horizontālo attālumu. Aprēķinot gradientu, skaitītājā un saucējā saglabājiet tās pašas vienības.

Slīpums = augstuma / horizontālā attāluma izmaiņas

Trenēsimies vēlreiz Niagāras ūdenskritumā. Vispirms pārvietojiet attēlu nedaudz augstāk, lai pilnībā redzētu baltā ūdens sākumu tieši pirms ūdenskrituma sākuma (dariet to, noklikšķinot ar peles kreiso taustiņu un ar roku, lai pārvietotu attēlu). Tā kā acs augstums joprojām ir ~ 10 000 ’, izmērīsim attālumu pāri upei tieši baltā ūdens sākumā pirms ūdenskrituma (kur baltais ūdens apstājas). Vispirms noklikšķiniet uz lineāla ikonas, pēc tam atlasiet punktu vienā upes pusē, pēc tam virziet peli taisni pāri otrā pusē. Pēdās tam vajadzētu būt ~ 4800 pēdām (neapstājieties pie salas - nomēriet līdz pat otram upes krastam). Izmantojot nolaižamo izvēlni, pēdas var mainīt uz jūdzēm, un rezultātam jābūt ~ 0,9 jūdzes. Tagad trenēsimies gradientu visā faktiskajā ūdenskritumā. Novietojiet kursoru virs faktiskā ūdenskrituma un tuviniet acu augstumu ~ 1000 pēdas. Turiet kursoru virs ūdenskrituma augšdaļas un ierakstiet augstumu (atcerieties, ka tas atrodas gar apakšējo joslu). Tagad pārvietojiet kursoru uz ūdenskrituma dibenu un ierakstiet augstumu. Jūsu skaitītājs būs augstuma izmaiņas (augstākais - zemākais). Izmantojiet Ruler rīku, lai izmērītu attālumu starp abām vietām - tas būs jūsu horizontālais attālums (saucējs). Atbilde var atšķirties atkarībā no jūsu precīzās vietas pie ūdenskrituma, taču rezultātiem jābūt līdzīgiem šim:

Gradients = ( frac {(500 ’- 325’)} {75 ’} = frac {175’} {75 ’} = 2,3 )

3. solis - opciju mainīšana

Dažu uzdevumu veikšanai būs svarīgi mainīt dažus Google Earth noklusējuma iestatījumus, lai labāk redzētu funkciju vai atvieglotu darbu. Šīs visas izmaiņas var izdarīt, augšdaļā esošajā izvēlnes joslā dodoties uz Rīki, pēc tam PC versijā Opcijas (MAC gadījumā dodieties uz Google Earth un pēc tam Preferences).

  1. Vienības maiņa augstumam - cilnes 3D skats lodziņa vidū ir sadaļa ar nosaukumu “Mērvienības”, kuru varat mainīt starp metriskajām un angļu vienībām.
  2. Pārspīlēti līdzekļi - tā kā augstuma atšķirības ir daudz mazākas nekā ģeogrāfiskie attālumi, dažreiz ir grūti saskatīt iezīmes. Lai pārspīlētu funkcijas (tas ir, padariet kalnu par garāku, nekā tas patiesībā ir, lai to labāk redzētu), noklikšķiniet uz cilnes 3D skats, lodziņa sadaļā “Terrain” kreisajā apakšējā pusē meklējiet “ Paaugstināts pārspīlējums (mērogo arī 3D ēkas un kokus) ”. Ja vēlaties pārspīlēt kādu funkciju, palieliniet šo vērtību līdz 3. Lai apgabalu apskatītu bez pārspīlējuma, atgrieziet vērtību pēc noklusējuma 1.

2.6: Google Earth ievads - ģeozinātnes

Parādiet savu pašreizējo GPS atrašanās vietu pakalpojumā Google Earth.

Izmantojiet Git vai norēķinieties ar SVN, izmantojot tīmekļa URL.

Strādājiet ātri ar mūsu oficiālo CLI. Uzzināt vairāk.

GitHub darbvirsmas palaišana

Ja nekas nenotiek, lejupielādējiet GitHub Desktop un mēģiniet vēlreiz.

GitHub darbvirsmas palaišana

Ja nekas nenotiek, lejupielādējiet GitHub Desktop un mēģiniet vēlreiz.

Palaist Xcode

Ja nekas nenotiek, lejupielādējiet Xcode un mēģiniet vēlreiz.

Tiek palaista Visual Studio kods

Jūsu koda telpa tiks atvērta, kad būs gatava.

Sagatavojot kodu, radās problēma. Lūdzu, mēģiniet vēlreiz.


2.6: Google Earth ievads - ģeozinātnes

Meža ugunsgrēku izpēte ar programmu Google Earth Engine

1.1 Kas ir Google Earth Engine un kā tas darbojas:

Google Earth Engine (GEE) ļauj mums sasniegt satelītattēlu katalogus (Sentinel katalogs - MODIS - Landsat) un uz šiem attēliem izmantot ģeotelpiskos vai attēlu apstrādes algoritmus. Lai sasniegtu šo attēlu katalogus, ir trīs dažādas metodes (JavaScript - Python - REST). Šajā apmācībā mēs izmantojam JavaScript (JS), jo tā ir GEE dzimtā valoda.

Javascript ir sava Google Earth Engine platforma, kuru var sasniegt no jebkura pārlūka. Pārlūkprogrammas saite ir (https://code.earthengine.google.com/)

Noklikšķinot uz saites, jums būs jāreģistrējas. Process paskaidrots 1.5. Sadaļā.

Kad mēs sākam kodu, tas nosūta serveriem pieprasījumu aprēķināšanai un pēc tam iegūst rezultātus. Tāpēc tam būs nepieciešams interneta savienojums.

  • Šo atvērtā pirmkoda kodu var izmantot ikviens, kurš vēlas redzēt neitrālus patiesus datus par meža ugunsgrēkiem un vidi, kā arī tas, kurš vēlas pārbaudīt, attīstīt labākus meža ugunsgrēku izmeklēšanas un pētījumus.
  • Šo apmācību sagatavoja Berks Kıvılcım Berķa Anbaroglu un Nusreta Demira vadībā.

Ar kodu var aprēķināt, cik meža lauka ir sadedzināts (pēc noklusējuma hektāra vienībās), normalizētās dedzināšanas proporcijas (NBR) un normalizētās starpības veģetācijas indeksa (NDVI) diagrammas, apdeguma smaguma pakāpi, dedzināšanas laika intervālu un parāda pirms un pēc satelīta attēla rezultāti, izmantojot Sentinel-2 Satellite. Šos datus var lejupielādēt.

SVARĪGI: jums ir jāmaina kaut kas šajā kodā dažiem konkrētiem rezultātiem, piemēram, apdeguma smaguma aprēķinam. Katru reizi, kad kaut ko maināt no koda, lūdzu, neaizmirstiet vēlreiz noklikšķināt uz Palaist, lai skatītu jaunākos rezultātus.

1.5 Reģistrējieties Google Earth Engine:

Mēģinot piekļūt vietnei https://code.earthengine.google.com/, tiks parādīts reģistrācijas ekrāns. Ja reģistrējāties vienreiz, ar to vairs nekad nesaskarsieties.

Noklikšķiniet uz pogas "šeit", pēc tam nākamajā lapā aizpildiet veidlapu un nosūtiet pieprasījumu google. Parasti jūsu pieprasījums tiek apstiprināts nekavējoties, bet dažreiz tas aizņem kādu laiku.

1.6 Google Earth Engine Javascript pārlūka izkārtojums:

Skripta apgabals: Vieta ir vieta, kur mēs ievietojam kodu.

Konsoles zona: Šajā apgabalā tiek parādīti grafiskie un skaitliskie rezultāti.

Kartes apgabals: Šajā apgabalā tiek parādīti vizualizācijas rezultāti.

2.2. Lietotāja darbplūsmas YouTube apmācības video:

Lejupielādējiet un skatiet avota kodu, izmantojot piezīmju bloku programmatūras, vai tieši atveriet kodu no šeit esošās saites, pēc tam kopējiet ielīmēšanu uz visu avota kodu Google Earth motora skriptu sadaļā.

Ja vēlaties saglabāt kodu savā Google Earth Engine kontā, izveidojiet repozitoriju un ielādējiet tajā skripta kodu.

Noklikšķiniet uz JAUNS un pēc tam uz Krātuve:

  • Pēc tam noklikšķiniet, lai saglabātu to savā repozitorijā. Šajā repozitorijā esošo kodu varat izmantot jebkurā laikā.

Ir divas dažādas metodes, lai identificētu daudzstūrus citos nosaukumu apgabalos.

Kā noklusējums ir noteikts apgabala paraugs, kas attiecas uz Izmiras / Karabaglaras reģionu.

Pirmā metode: Ja jūs novērtējat vai zināt daudzstūra stūra koordinātas, kuru vēlaties strādāt, to var tieši ievadīt manuāli.

Vienkārši nomainiet tās koordinātas, ar kurām vēlaties izmantot koordinātas. Jūs varat pievienot vai noņemt vairāk daudzstūra stūra. Šīm koordinātām jābūt ģeodēzisko koordinātu formātā (platums un garums), kura pamatā ir WGS84 Ellipsoid.

  • Otrā metode: Ja vēlaties manuāli izvēlēties apgabalu, veiciet šeit norādītās darbības. Izmantojot meklēšanas joslu, jūs vienkārši varat atrast savu darba zonu, vienkārši ierakstot adreses.

1. solis: Noklikšķiniet, lai zīmētu daudzstūra pogu.

2. solis: Zīmējiet savu daudzstūri kartes apgabalā.

  • Varat arī mainīt vizualizācijas apgabala aizmugurējo slāni, lai labāk vizuāli saprastu. Divas dažādas iespējas šeit. Karte un satelīts. Ja izvēlaties satelītu, programma rādīs apgabalu ar augstas kvalitātes satelīta attēliem.

  • Pabeidzot zīmēšanas daudzstūri, šī daudzstūra īpašības tiks parādītas virs skripta. Vienkārši neaizmirstiet izdzēst visu sākotnējo “var geometry”, jo mēs identificējam jaunu daudzstūri.

2.6 Datumu izvēle pirms un pēc apdeguma:

  • Datumi ir formātā “gggg-mm-dd”. Sadaļā “Var Sākuma datums” ievadiet datumu, kas, jūsuprāt, bija pirms ugunsgrēka, un sadaļā “Var beigu datums” pēc aizdegšanās. Ievadot datumus, mēģiniet tos aizvērt līdz datumam ierakstīšanas laikā. Labākus rezultātus dod tuvāk datumam apdeguma laikā.

Daži padomi par datuma izvēli:

Padoms - 1: Ja jūsu beigu datums ir tuvu šai dienai, jums jāmaina “var END” 50. Tas nozīmē 50 dienas vēlāk no “var end”, tāpēc dažreiz tas pārsniedz pašreizējo dienu.

Padoms - 2.1. Koki parādīs atšķirīgu veselības stāvokli ar dažādiem gadalaikiem, un arī daži ārējie parametri, piemēram, sniegs, var ietekmēt rezultātus. Piemēram, jūs domājat, ka uguns sākas jūlijā. Pēc tam atlasiet laika intervālu no jūnija līdz augustam, piemēram, janvārim līdz decembrim. Noslēgumā jāsaka, vai sākuma un beigu datumi, kas tuvu ierakstīšanas datumam, būs pareizāki. Ja jūsu reģions nav tropisks un jūs zināt, ka apdegums nesākas ziemas sezonā, šeit varat izmantot zemāk esošo filtru ziemas-rudens izmaiņām.

Padoms - 2.2. Šīs sezonas kļūdas diagrammās var būt nezināmas. Sākotnējā datuma filtrs parāda visus datus visa gada laikā (no pirmās dienas līdz 365. dienai), bet, ja maināt šīs sākotnējās vērtības koda 60. rindiņā, varat filtrēt datus. Piemēram, ja jūs filtra sākuma un beigu datumus ierakstāt 122 un 275, tad kods skaita tikai datumus no 1. maija līdz 1. oktobrim, tāpēc ziemas dienas neskaita, un secinājumā diagrammās nebūtu ziemas datu. Iepriekš minētajā piemērā 122 apzīmē gada 122. dienu, kas nozīmē 1. maiju, bet 275 - gada 275. dienu un tās 1. oktobri.

  • Padoms - 3: Google Earth Engine ir jauna tehnoloģija, tāpēc, ja mēģināt iegūt vecus ugunsgrēka datus, piemēram, 1999-2007-2010. Nebūtu datu kataloga, tāpēc kods nedarbosies. Ja mēģināt iegūt jaunākos ugunsgrēka datus, piemēram, šodienas datumu, iespējams, satelīts vēl neapkopo datus, tāpēc jums vajadzētu pagaidīt pāris dienas vai pārbaudīt otra satelīta datus.

2.7 Apmācības paraugu atlase:

Kods izmanto uzraudzītu klasifikāciju, lai aprēķinātu sadedzinātās platības daudzumu. Šim procesam kodam jāizvēlas dažas apmācības jomas. Mēs to varam atlasīt ar punktu vai daudzstūru metodēm. Es iesaku izmantot daudzstūra metodi.

Vispirms izveidojiet klases. Noklusējuma klases ir ("augsne" (augsne vai sausa zeme), "koks" (veselīga veģetācijas zona), "sadedzināta" (sadedzinātas vietas)), tāpēc šīs klases ir jāizveido lietotājam, taču joprojām var pievienot jaunas klases.

  • Determinede klases īpašības. Ierakstiet savu vārdu "augsne", "koks" vai "sadedzināts". Šiem vārdiem jābūt tieši tādiem pašiem kā apmācībā. Atlasiet FeatureCollection. Rakstiet LC kas ir vidējais zemes segums (nenorādiet zemes noņemšanu vai kaut ko citu, vienkārši ierakstiet LC) uz īpašuma sadaļu, tad uzrakstiet vērtības, kas sākušās no 01. Sadedzināto teritoriju īpašuma vērtībai vienmēr jābūt 03. Iemesls tam ir kods, kas eksportē 3. klasi no klasificēta attēla kā tikai sadedzināta apgabala slāni, tāpēc klases vērtībai jābūt 3.

  • Ja vēlaties pievienot vairāk klašu nekā noklusējums, būs jāveic papildu darbība. Izveidojiet savu klasi un nosakiet īpašības, pēc tam kodā pievienojiet .merge ('your_new_class') vārdam "var feature".
  • Mainiet arī klasificētā attēla map.addLayer's max: ___ uz vēlamo nodarbību skaitu. Sākumā mums ir 3 klases, tāpēc max: būtu 3. Mums tas būtu jāmaina.

Tagad mēs ievadījām visas lietas, kas nepieciešamas darbībai. Vienkārši noklikšķiniet, lai palaistu pogu un redzētu rezultātus.

3.1 Vizuālā attēla analīze:

Kad mēs noklikšķinām uz palaist, kods apstrādā dažus algoritmus, kurus viņi paskaidros apmācības darbplūsmas sadaļā. Rezultāti tiek rādīti konsoles un karšu paneļos. Vizuālai analīzei izmantojiet kartes sadaļu un skaitlisko analīzi pārbaudiet konsoles sadaļā.

Pēc skriešanas koda sadaliet kartes apgabalu divās sadaļās. Kreisajā daļā redzami RGB - NBR attēli pirms ierakstīšanas un klasificēti attēli pēc ierakstīšanas. Labajā daļā ir redzami RGB - NBR attēli pēc sadedzināšanas un tikai sadedzinātās vietas, kuras aprēķina pēc klasificētā attēla.

RGB attēls: Attēls, kas veidots no sarkaniem, zaļiem, ziliem slāņiem. Šis slānis parāda mums to, ko cilvēka acs var redzēt.

NBR attēls: NBR attēls bija satracināts no NBR aprēķinu rezultātiem. Šis slānis palīdz mums saprast dedzināšanu.

Klasificēts attēls: Attēlā redzama sausa zeme, veselīgas veģetācijas zonas un izdegušas vietas.

Tikai sadedzināts: Slānis, kas attēlo tikai sadedzinātās vietas.

ĻOTI SVARĪGS:

Lūdzu, pārbaudiet, vai klasifikācija ir laba vai nē. Viss par jūsu apmācības izlases izvēli. Labākais veids, kā to pārbaudīt, izskatās kopā ar "tikai sadedzināto slāni (balto slāni)" un "RGB vēlāk slāņa vai bāzes satelīta redzamību". Ja sadedzinātās vietas neaptver lielāko daļu reāli sadedzināto vietu vai pārklāj pārāk lielu platību, piemēram, sausu zemi vai veselīgu veģetāciju, noklikšķiniet uz pogas Atiestatīt. Šī poga atgriezīsies sākotnējā izkārtojumā, kas parādīts 2.5. Sadaļas ekrānuzņēmumā. Neuztraucieties, ka jūsu iepriekšējie apmācības paraugi tiks aizsargāti. Pēc tam atlasiet vairāk apmācības paraugu, kur klasifikācija izskatās nepareiza.

  • Pēc noklikšķināšanas uz izpildes pogas diagrammas automātiski tiks rādītas konsoles sadaļā. Ir divas dažādas diagrammas. Viens parāda NBR, bet otrs - NDVI. Šīs abas diagrammas sniedza mums informāciju par veģetācijas veselību un dedzināšanas datuma intervālu.

  • Ja vēlaties saprast dedzināšanas datumu intervālu, novietojiet peli uz grafikas līnijas. Lūzuma punkti (kur grafika pārsvarā mainījās) parādīs sadedzināšanas datumu. Piemēram: saskaņā ar zemāk redzamo grafiku ugunsgrēks sākās no ‘16 -08-2019 'un turpinājās līdz '21 -08-2019'. Šis piemērs ir balstīts uz Izmiru Karabağlāru, kā arī uz tās datumiem, kas publicēti no trthaber (turku radio un televīzijas iestādes ziņas).
  • Izmır Karabağlar meža ugunsgrēka atsauces vietne ir https://www.trthaber.com/haber/turkiye/izmir-ve-mugladaki-orman-yanginlari-uydudan-goruntulendi-427564.html

Šis kods sniedz dažus skaitliskus aprēķinus, piemēram, cik hektāru izdedzis vai cik slikti ir nodedzinātā platība. Pirms starta mums ir jāsaprot GSD (zemes parauga attālums).

GSD: Zemes parauga attālums ir katra pikseļa malu garums, kas atbilst reālajā pasaulē. Šajā apmācībā mēs izmantojām Sentinel-2 satelītu, kura maksimālajai izšķirtspējai ir 10 metru GSD garums. Tas nozīmē, ka katrs pikselis atbilst 100 (10 * 10) metru kvadrātveida laukumam. Mazāks GSD numurs nozīmē labāku izšķirtspēju.


Abstrakts

Kalnrūpniecība veicina zemes seguma izmaiņas, tieši un netieši ietekmē dabas ainavu un vietējās kopienas. Nepieciešamība pēc rūpīgas sociālo un vides datu analīzes raktuvju un raktuvju reģionu mērogā ir būtiska, lai regulatori un kalnrūpniecības uzņēmumi varētu efektīvi identificēt, uzraudzīt, ilgtspējīgi mazināt un pārvaldīt kalnrūpniecības ietekmi. Šis pētījums raksturoja un novērtēja zemes seguma izmaiņas un to vienlaicīgo ietekmi uz zemes sociāli vides izmantošanu Filipīnu kalnrūpniecības ainavā. Izmantojot daudzspektrālu Landsat attēlu, veģetācijas indeksu un digitālā augstuma modeļa (DEM) saliktus, tika izveidotas klasificētas zemes izmantošanas un zemes seguma laika sērijas kartes. Augsta līmeņa zemes segumi ar rupju tematisko izšķirtspēju, kurus varēja veiksmīgi raksturot, izmantojot Landsat vēsturiskos attēlus, vispirms tika kartēti, izmantojot uzraudzītu nejaušo mežu klasifikāciju Google Earth Engine (GEE). Pēc tam vietējo ekspertu tīmekļa kartēšana tika izmantota, lai raksturotu galvenās tematiskās izšķirtspējas zemes izmantošanas kategorijas izvēlētajās nozīmības zonās, kuras nebija iespējams raksturot, izmantojot tikai Landsat. Laika rindas sniedza precīzu izmaiņu novērtējumu un atklāja ievērojamas laika tendences reģionālā mērogā laikā no 1994. līdz 2018. gadam. Tendences ietvēra ievērojamu primārās veģetācijas samazināšanos un apdzīvotu vietu, kalnrūpniecības un apūdeņotās lauksaimniecības pieaugumu. Dažas ievērojamas sīkas zemes izmantojuma izmaiņas, kuras atklāja analīze, bija sociālās attīstības projektu pieaugums pēc 2005. gada un citrusaugļu un nelobītu lauksaimniecības konversijas sākotnēji bija līdzsvarotas, taču tās acīmredzami virzījās uz nelobītu audzēšanu pēc 2010. gada. Zemes izmantošanas un zemes seguma pāreju novērtējums sniedza galveno ieskatu vairākos sociālekoloģiskajos rādītājos, tostarp vides kvalitātē, biotopu zudumā, populācijas sadalījumā un iztikas līdzekļos, kas ir būtiski, lai raksturotu un atbalstītu raktuvju sociāli ekoloģiskās sistēmas pārvaldību. Darbs tiek noslēgts, pārdomājot izstrādātās metodes, novērtējot to ierobežojumus un parādot potenciālos veidus, kā uzlabot darbplūsmu, lai labāk atbalstītu sociālo pārmaiņu novērtējumus.


Kas ir virtuālais lauka ceļvedis?

Interneta un pieejamo rīku, piemēram, mobilo tehnoloģiju, lai studenti varētu piekļūt informācijai, attīstība iepriekšējā desmitgadē ir strauji pieaugusi (Kaplan & amp Haenlein, 2010). Tagad vairāk nekā jebkad agrāk pastāv jēdziens par kopīgi izveidotām bagātinātām datu kopām, kas tiešsaistē izveidotas kopienās no amatieriem līdz profesionāļiem, kurām gan pedagogi, gan studenti var piekļūt, lai uzlabotu viņu mācību vidi (Litherland & amp Stott, 2012). Lai gan literatūrā ir maz argumentu, lai noliegtu lauka darba priekšrocības, tas tomēr nāk ar savām problēmām.

Virtuālā lauka ceļveži (VFG), virtuālie lauka braucieni vai virtuālie lauka darbi ir termini, kurus literatūrā lieto savstarpēji, tomēr tie ir apstrīdēti jēdzieni ar atšķirīgām definīcijām (Litherland & amp Stott, 2012). Virtuālie lauka braucieni būtībā mēģina uztvert konkrētas vietas vai reģiona reālās pasaules vidi, izmantojot datu, fotogrāfiju, kartogrāfijas un citu tehnoloģiju, piemēram, ĢIS, kolekciju, neradot izmaksas par fizisku atrašanās vietu (Carmichael & amp Tscholl, 2011). Kā apgalvoja Stainfīlds, Fišers, Fords un Solems (2000), labākie virtuālo lauka braucienu piemēri ir tie, kas ietver gan vecās, gan jaunās metodes, tomēr ļauj piedalīties un izpētīt vidi, kā arī studentiem attīstīt prasmes, kas saistītas ar šīs metodes. E-apmācība, kas tiek definēta kā “elektroniski starpniekota asinhrona un sinhrona komunikācija zināšanu konstruēšanas un apstiprināšanas nolūkā” (Garrison, 2011, 2. lpp.), Ir pierādījusi, ka tā veicina mācīšanos, izmantojot aktīvu līdzdalību, nevis pasīvu darbību (Fletcher, Francija, Moore un Robinsons, 2007). Šis mācību modelis ir galvenais jēdziens, kas gūst izglītības ieguvumus, izmantojot virtuālos lauka ceļvežus / ceļojumus augstākās izglītības mācībās. Tas mudina izmantot līdzdalību un iesaistīšanos virtuālajā vidē ar vienaudžiem un pasniedzējiem.

Virtuālā lauka brauciena mērķis pašlaik nav aizstāt tradicionālo ekskursiju, bet gan iepazīstināt studentus ar pamatprasmēm, kas nepieciešamas, lai izprastu viņu vidi pirms došanās “īstajā” laukā (Gilmour, 1997). Tā kā trūkst “virtuālo”, piemēram, tiek iegremdēta 3D papildinātā realitātē, virtuālā lauka brauciena vietā no šī brīža tiks izmantots termins Virtuālā lauka ceļvedis (VGF).

VFG bieži ir dažādu datu krātuve, tomēr tas, kas viņus padara ne tikai par šo, bieži ir pedagogu vadītas diskusijas elements, kas atrodas veicamo uzdevumu ietvaros (Stott, Litherland, Carmichael un amp Nuttall, 2014). Daži VFG mēģina radīt studentiem ceļošanas iespēju, nekad neatstājot klases robežas. Piemēram, Džeikobsons, Militello un Bavejs (2009) izveidoja VFG, kursi tika sadalīti pa dienām un pieturvietām ar konkrētiem uzdevumiem, kas jāveic katrā, līdzīgi kā īsts reiss. Vecāki VFG ir vienkāršāki, vienkārši padarot pieejamus datus, piemēram, fotogrāfijas, kartes vai videoklipus ar pasniedzēja vadītiem komentāriem, lai studenti varētu sajust vidi (Baggott la Velle, 2005).

Telpiskajam mērogam ir būtiska nozīme ģeozinātnes disciplīnās, un tas jāņem vērā, apsverot VFG (Jones, McCaffrey, Clegg, Wilson, Holliman, et al., 2009). Virtuālo lauka ceļvežu mērogs bieži atšķiras atkarībā no to mērķa un mērķiem (Ramasundaram, Grunwald, Mangeot, Comerford & amp Bliss, 2005). VFG telpiskais mērogs var būt maza mēroga, sniedzot plašu pārskatu par topogrāfiskajiem datiem, piemēram, kalnu grēdām (Stott, Nuttall un McCloskey, 2009 Eusden, Duvall un amp Bryant, 2012) un nacionālajiem parkiem (McMorrow, 2005). Neliela telpiskā mēroga VFG var sniegt studentam dziļāku izpratni un situācijas izpratni par tēmu vai vietu, kuru viņi studē (Jacobson et al., 2009). Bieži vien studenti nepieaug savu laiku lauka darbā, jo trūkst lielāka konceptuālā attēla (Falk, Martin, & amp Balling, 1978). Liela pārskata sniegšana par lauka atrašanās vietu palīdz studentam formulēt idejas un pielietot zināšanas, kā šī lauka vieta atrodas plašajā pasaulē. Maza mēroga VFG tomēr trūkst sīkākas detaļas, piemēram, Arrowsmith, Counihan un McGreevy (2005) izstrādātajā VFG studenti anekdotiski minēja, ka viņi nepareizi interpretēja attālumus starp vietām un ka gradientu stāvums tika ievērojami novērtēts.

Lielāki telpiskā mēroga virtuālā lauka ceļveži nodrošina pretējo tādā ziņā, ka tie ir ļoti detalizēti un var atšķirties no pastaigas takas metriem līdz mazākai klints sejas daļai (Pringle, Westerman un amp Gardiner, 2004). Lielāka mēroga VFG ir praktiskāki, jo tie atkārto to, kas būtu redzams, ja students apmeklētu realitāti (Jones et al., 2009). Šajā mērogā detaļas ir redzamākas, un atsevišķi akmeņi un koki tiek parādīti ļoti detalizēti, kas studentiem ļauj padziļināti izpētīt un izpētīt. Šajā mērogā tas vēl vairāk atvieglo studentu prasmju attīstību, praktizējot iemaņas, kuras viņi var izmantot reālos lauka darbos, kas būtu grūti ar mazāku telpisko mērogu VFG. Tomēr liela mēroga VFG ir liela datu apjoma ziņā to augstās detalizācijas dēļ, tāpēc, veidojot VFG, jābūt mēroga un detalizācijas kompromisam (Arrowsmith et al., 2005).

Viens jautājums par VFGS ir viņu standartizācijas trūkums. Kaut arī VFG nav saskaņota telpiskā mēroga to atšķirīgā mērķa un rakstura dēļ, kā komentēja Arrowsmith et al. (2005) VFG mēroga daudzslāņi, kas visi ir savstarpēji saistīti, nodrošina labāko mācību pieredzi studentiem. Viņu pētījumā viņiem bija trīs mērogu pieeja, kas ietvēra mazas vai lielas telpiskas skalas. Pirmais VFG bija neliela mēroga pārskats par visu parku, otrais - plašāks teritorijas mērogs, kurā viņi veiks lielāko daļu sava lauka darba, un visbeidzot tika izveidots liels telpisks mērogs, kas bija vietnei raksturīgs VFG ar ģeotelpisku saiti starp visi trīs “ligzdotie” modeļi.


Rezultāti

Interpretācijas rezultāti

Nogruvumiem izpētes zonā bija šādas attēla īpašības. 1) Nogruvuma virsbūves aizmugurē ir izveidojušās patoloģiskas loka formas, tostarp "apaļas krēsla formas" un "putekļu sūcēja formas" nogruvuma aizmugures sienas stāvās grēdas, izliektas reljefa variācijas līnijas un nenormālas krāsu līnijas, cita starpā. 2) Zemes nogruvumiem, kas izvirzīti ielejas dibena virzienā, bieži ir neliela reljefa. Nogruvumi ielejās bieži veido aizsprostotus ezerus, kas laiku pa laikam izplūst ūdenī. Sākotnējais "V" formas loess ielejas dibens kļūst par līdzenu reljefu, kas lielākoties ir pārveidots par apstrādātu zemi. 3) Lielākā daļa nogruvumu ir sadalīti stāvo nogāžu daļēja deficīta apgabalos, piemēram, ielejās un upēs. Nogruvumi izraisa upes ūdens novirzīšanos uz upes pusi, kur nogruvums nav noticis. 4) Ielejas nogāzēs abās stāvās loess ielejas pusēs ir nenormāli līdzena apstrādātā zeme.

Šajā pētījumā tika detalizēti interpretēti vēsturiskie zemes nogruvumi Ordos dienvidrietumu malas 28 000 & # x000a0km 2 apgabalā. 2. attēlā parādīts interpretēto vēsturisko zemes nogruvumu telpiskais sadalījums. Nogruvumi galvenokārt tiek sadalīti gar bojājumiem uz ziemeļiem no Longxian & # x02013Qishan & # x02013Mazhao Fault, uz austrumiem no Longxian, uz dienvidiem no Lingtai, un bojājuma bloka pacēluma zonā uz dienvidiem no Qianyang. Šajā blīvajā apgabalā ir 6876 zemes nogruvumi, kuru kopējā platība ir 643 & # x000a0km 2. Lossas plato, Veihes upes terasēs un palienēs Longxian & # x02013Qishan & # x02013Mazhao Fault dienvidrietumu pusē topogrāfisko apstākļu dēļ ir salīdzinoši maz blīvu zemes nogruvumu. Tajā pašā laikā netika interpretēti blīvi zemes nogruvumi Qishan kalnu pamatakmens zonā un uz ziemeļiem no Fengxiang.

2. attēls. Interpretēta vēsturiskā zemes nogruvumu izplatības karte Ordosas dienvidrietumos. LQMF: Longxian & # x02013Qishan & # x02013Mazhao vaina QBF: Qianyang & # x02013Biaojiao Fault GGF: Guguan & # x02013Guozhen Fault TGF: Taoyuan-Guichuansi Fault QLNPF: Qinault North Beng Violets punktveida ovāls laukums ir AD 600 Qinlong zemestrīces galējā zemestrīces zona (Wang, 2018). Zilais punktētais taisnstūris apzīmē AD 600 Qinlong zemestrīces virsmas plīsumu gar Longxian & # x02013Qishan & # x02013Mazhao sekciju Dazhuangke & # x0a20DDiac Li et al., 2019) ar baltu punktētu līniju apzīmētais laukums ir blīvs zemes nogruvuma laukums un projekcijas līnijas A & # x02013A & # x02032 un B & # x02013B & # x02032 atbilst 4. attēlam.

Interpretēto zemes nogruvumu platības blīvuma analīze pētījuma apgabalā (3. attēls) parāda, ka, lai gan pētījuma zonā ir nogruvumi, augsta blīvuma apgabali notiek Longxian & # x02013Qishan & # x02013Mazhao Fault ziemeļrietumu pusē. Platības blīvums var sasniegt pat 28 & # x0201335%, savukārt blīvuma vērtība augsta blīvuma zonas centrā ir 4–5 reizes lielāka nekā Losa plato fona blīvums, uzsverot to kā nenormālu apgabalu.

3. attēls. Interpretēta vēsturiskā zemes nogruvuma apgabala blīvuma karte. LQMF: Longxian & # x02013Qishan & # x02013Mazhao vaina AD 600 M6: AD 600 Qinlong M6 zemestrīce AD ​​1704 M6: AD 1704 Longxian M6 zemestrīce

6876 zemes nogruvumi blīvajā zonā tika projicēti uz projekcijas līnijas gar Longxian & # x02013Qishan & # x02013Mazhao Fault horizontālo un vertikālo triecienu, pēc tam mēs saskaitījām zemes nogruvumu biežumu un kumulatīvo laukumu (ar 10 & # x000a0km intervālu) (4. attēls).

4. attēls. Garuma xian & # x02013Qishan & # x02013Mazhao kļūdas (10 & # x000a0km) frekvence un kumulatīvais laukums gar streiku un vertikālo streiku (projekcijas līnijas A & # x02013A & # x02032 un B & # x02013B & # x02032 ir parādītas 2. attēlā).

Gar Longxian & # x02013Qishan & # x02013Mazhao Fault streiku zemes nogruvumi galvenokārt koncentrējas 90 & # x000a0km diapazonā starp Longxian un Qishan (sasniedzot 6003 notikumus, kas veido 87,3% no kopējā zemes nogruvumu skaita). The cumulative landslide area is 557.4 km 2 , accounting for 86.7% of the total landslide area. The peak appears at approximately 10 km northwest of Qishan County. By projecting the landslide body onto the projection line perpendicular to the strike of the Longxian–Qishan–Mazhao Fault, we observe that the main body of the landslide is distributed on the northeast side of the Longxian–Qishan–Mazhao Fault, where there is a sharp reduction in the number and area of landslides southwest of the fault. This is because the southwest side of the fault is the loess tableland and Weihe River terraces and floodplains, which do not have topographical conditions suitable for large-scale landslides. The landslide-intensive area is distributed unilaterally along the Longxian–Qishan–Mazhao Fault.

Landslide Database and Parameter Statistics

Based on our interpretations, parameter assignments were made for the landslides in dense areas on a case by case basis to establish a coseismic landslide database. The manually assigned attributes of the landslide database included the length, width, elevation of the scarp top and foot edge, and the top and bottom elevations of each located slope. Accorded to these assigned attributes, we calculated several landslide attributes, including the landslide height, H (elevation of the scarp top-elevation of the foot edge), slope difference (the top and bottom elevation difference of each located slope), aspect ratio, and landslide height/slope difference ratio, i.e., H/(R − V).

A statistical analysis of the landslide parameters was conducted based on the coseismic landslide database. The length advantage interval of the historical landslides in the dense area along the southwestern margin of the Ordos Block is 100� m this interval accounts for 82% of the total number of landslides. The width advantage interval is 100� m this interval accounts for 72.6% of the total number of landslides (Figures 5A,B). The aspect ratio of the landslide represents the plane spread of the landslide, which ranged from 0.1 to 5.6 for the historical landslides in the dense areas, mainly concentrated between 0.5 and 2.5. This interval accounts for 91% of the total landslides. An aspect ratio of ≤ 0.5 accounted for 5.6% of the total landslides while an aspect ratio of Ϣ.5 accounted for 3.4% of the total landslides, with an average of 1.25 (Figure 5C).

FIGURE 5. Landslide parameter statistics. (A), statistics on the relationship between landslide length and frequency (B), statistics on the relationship between landslide width and frequency (C), statistics on the relationship between landslide aspect ratio and frequency (D), statistics on the relationship between landslide area and Frequency (E), statistics on the relationship between landslide H/(R − V) and frequency.

The term H/(R − V) refers to the ratio of the height, H, of a landslide to the slope difference (R–V: Ridge–Valley), which represents the ratio of the longitudinal length of the landslide to the slope length where the landslide is located, ranging from 0 to 1. The greater the value of H/(R − V), the greater the proportion of landslides in the slope in the longitudinal direction. Among the landslides in the dense areas, 85.4% of landslides have H/(R − V) ratios Ϡ.6 while 57.7% are greater than 0.8 (Figure 5E). This shows that the scarp tops of these landslides basically reach the Loess Plateau, with notable landform deficits While the foot edge accumulation basically reaches the bottom of the valley, which can lead to the damming of loess valleys at different scales, forming abrupt landform sedimentary features these features are consistent with the observation results collected during the field survey (Figures 6A𠄽𠄽).

FIGURE 6. Google images of typical historical landslides and barrier lakes (A𠄼), UAV. photos of historical landslides(d), and photos of rainfall landslides (E).

In terms of the area, the number of small-area landslides is relatively small landslides with an area greater than 10,000 m 2 account for 93.2% of the total number of landslides. The area advantage of historical landslides interpreted in the study area is 10,000�,000 m 2 the number of landslides in this section accounts for 82.3% of the total number of landslides in the dense area of this study (Figure 5D).


Geochronology and geochemistry of tuff beds from the Shicaohe Formation of Shennongjia Group and tectonic evolution in the northern Yangtze Block, South China

Meso- to Neoproterozoic magmatic events are widespread in the Yangtze Block. The geochronology and tectonic significance of the Shennongjia Group in the Yangtze Block are still highly controversial. An integrated geochronology and geochemistry approach provides new insights into the geochronological framework, tectonic setting, magmatic events, and basin evolution of the northern Yangtze Block. Our new precise sensitive high-resolution ion microprobe U–Pb data indicate a deposition age of 1180 ± 15 Ma for the Shicaohe Formation subalkaline basaltic tuff that is geochemically similar to modern intracontinental rift volcanic rocks. The integration of available geochemical data together with our new U–Pb ages indicates the Shicaohe Formation subalkaline basaltic tuff formed ca. 1180 in a continental rift-related setting on a passive continental margin. The Shennongjia Group is topped by the Zhengjiaya Formation volcanic sequence, indicating arc-related igneous events at 1103 Ma. The transition of the late Mesoproterozoic tectonic regime from intracontinental extension to convergence occurred between ca. 1180 and 1103 Ma in the northern Yangtze Block. Tectonic evolution in the Neoproterozoic led to accretion along the northern margin of the Yangtze Block. These results provide geochronological evidence, which is of utmost importance for reconfiguration of the chronostratigraphic framework and for promoting research on Mesoproterozoic strata in China, thereby increasing understanding of magmatic events and basin evolutionary history in the northern Yangtze Block.

This is a preview of subscription content, access via your institution.


Alvi, S.H. and Raza, M. (1991) Nature and Magma Type of Jagannathpur Volcanics, Singhbhum, Eastern India. Jour. Geol. Soc. India, v.38, pp.524–531.

Banerjee, P.K. (1982) Stratigraphy, petrology and geochemistry of some Precambrian basic volcanic and associated rocks of Singhbhum district, Bihar and Mayurbhanj and Keonjhar districts, Orissa. Mem. Geol. Surv. India, v.111, 54p.

Bose, M.K. (2009) Precambrian mafic magmatism in the Singhbhum craton, eastern India. Jour. Geol. Soc. India., v.73, pp.13–35.

De, A. (1972) Structural features of the Deccan Trap tholeiites basalt flows of southern Kutch. Proc. Indian Sci. Congress, 56th Session. Part v.3, p.180.

De, A. (1974) Short and long distance correlation of the Deccan Trap lava flows. Bullis. Geol. Min. Met. Soc. India (Abst), v.47, pp.50.

Dunn, J.D. (1940) The stratigraphy of south Singhbhum. Mem. Geol. Surv. India., v.63(3), pp.303–369.

Irvine, T.N. and Baragar, W.R.A. (1971) A guide to the chemical classification of the common volcanic rocks. Can. Jour. Earth Sci., v.8(5), pp.523–548.

Iyengar, S.V.P. and Murthy, Y.G.K. (1982) The evolution of the Archaean-Proterozoic crust in parts of Bihar and Orissa, eastern India. Rec. Geol. Surv. India, v. 112(3), pp.1–5.

Jelínek, E., Soucek, J., Bluck, B.J., Bowes, D.R. and Treloar, P.J. (1980) Nature and significance of beerbachites in the Ballantrae ophiolite, SW Scotland. Trans. Royal. Soc. Edinburgh: Earth Sci., v.71(3), pp.159–179.

Jensen, L.S. (1976) A new cation plot for classifying subalkalic volcanic rocks. Ont. Divs. Mines. Misc. Paper No. 66, 22p.

Jones, H.C. (1934) The iron ore deposits of Bihar and Orissa. Mem. Geol. Surv. India, v.63(2), pp.167–302.

Mahadevan, T.M. (2002) Geology of Bihar and Jharkhand. Geol. Soc. India, Bangalore, 563p.

Manikyamba, C., Ray, J., Ganguly, S., Singh, M.R., Santosh, M., Saha, A. and Satyanarayanan, M. (2015) Boninitic metavolcanic rocks and island arc tholeiites from the Older Metamorphic Group (OMG) of Singhbhum Craton, eastern India: Geochemical evidence for Archean subduction processes. Precambrian Res., v.271, pp.138–159.

Misra, S. (2006) Precambrian chronostratigraphic growth of Singhbhum-Orissa craton, Eastern Indian shield: an alternative model. Jour. Geol. Soc. India, v.67, pp.356–378.

Misra, S. and Johnson, P.T. (2005) Geochronological constraints on evolution of Singhbhum mobile belt and associated basic volcanics of eastern Indian shield. Gondwana Res., v.8(2), pp.129–142.

Mukherji, A., Chaudhuri, A.K. and Mamtani, M.A. (2004) Regional scale strain variations in Banded Iron Formations of Eastern India: results from anisotropy of magnetic susceptibility studies. Jour. Struct. Geol., v.26(12), pp.2175–2189.

Mukhopadhyay, D. (1988) Precambrian of the eastern Indian shield — perspective and prospect. Indian Jour. Earth Sci., v.3, pp.208–219.

Mukhopadhyay, D. and Matin, A. (2020) The Architecture and Evolution of the Singhbhum Craton. Episodes, v.43(1), pp.19–50.

Roy, A. and Sarkar, A. (2006) Geochronological constraints on evolution of Singhbhum mobile belt and associated basic volcanics of Eastern Indian shield-comment. Gondwana Res., v.9(4), pp.541–542.

Roy, H.P. (1969) A note on the occurrence of high-potash basalts in the lava flows south-west of Jagannathpur, district Singhbhum, Bihar. Bullis. Geol. Soc. India, v.6, pp.28–30.

Saha, A.K. (1964) On the stratigraphic position of the basic lavas south of Jagannathpur. Bullis. Geol. Soc. India, v.1, pp.2–6.

Saha, A.K. (1994) Crustal evolution of Singhbhum-North Orissa, Eastern India. Mem. Geol. Soc. India, v.27, 341p.

Saha, A.K., Ray, S.L. and Sarkar, S.N. (1988) Early history of the Earth: evidence from the Eastern Indian shield. In: D. Mukhopadhyay (Ed.), Precambrian of the Eastern Indian shield. Mem. Geol. Soc. India, no.8, pp.13–37.

Saha, D. and Mazumder, R. (2012) An overview of the Palaeoproterozoic geology of Peninsular India and key stratigraphic and tectonic issues. Geol. Soc. London, Spec. Publ., v.365(1), pp.5–29.

Sarkar, S.C. and Gupta, A. (2012) Crustal Evolution and Metallogeny in India. Cambridge University Press, Cambridge, 840p.

Sarkar, S.N. and Saha, A.K. (1977) The present status of the Precambrian stratigraphy, tectonics and geochronology of Singhbhum-Keonjhar-Mayurbhanj region, Eastern India. Indian Jour. Earth Sci., S. Ray Volume, pp.37–66.

Sarkar, S.N., Saha, A.K. and Miller, J.A. (1969) Geochronology of the Precambrian rocks of Singhbhum and adjacent regions, eastern India. Geol. Magz., v.106(1), pp.15–45.

Sengupta, S., Acharyya, S.K. and Deshmeth, J.B. (1997) Geochemistry of Archaean volcanic rocks from Iron Ore Supergroup, Singhbhum eastern India. Proc. Indian Acad. Sci. (Earth Planet. Sci.)., v.106(4), pp.327–342.

Streckeisen, A. (1976) To each plutonic rock its proper name. Earth Sci. Rev., v.12, pp.1–33.

Tomkeieff, S.I. (1940) The basalt lavas of the Giant’s Causeway District of Northern Ireland. Bullis. Volcanol., v.6(1), pp.89–143.


1. INTRODUCTION

University rankings have become important in higher education worldwide (Hägg & Wedlin, 2013 Rauhvargers, 2013), as evidenced by their increasing number and the increasing number of papers published annually about them. Before 2010, there were five international university ranking systems today, there are 17 1 . In 2009, researchers published fewer than 20 journal articles on the topic in 2019, they published over 100 according to the Scopus database. Universities participate in rankings and pursue higher ranks to obtain greater visibility, attract higher quality students and faculty, and get more resources from stakeholders (Hazelkorn, 2015 Hazelkorn & Gibson, 2017 Hou & Jacob, 2017).

University rankings claim to provide valid and useful information for determining academic and research excellence (Moed, 2017). Administrators rely on them as indicators of improvement over time, as methods to determine institutional priorities, and as benchmarking tools against peer institutions. Faculty, staff, and students and their parents use university rankings as tools to help them decide which institutions to apply to for employment or higher education. Rankings also boost faculty professional reputation. Governments and funding agencies use university rankings for information about the performance of their higher education institutions or the ones in which they have invested resources. Media outlets utilize them to create commercial opportunities (Hägg & Wedlin, 2013 Hazelkorn, 2015). Universities constantly strive to become world class and aim to improve their rankings. These rankings are thus perceived by many at higher education institutions as ultimate tools for assessing academic and research performance. According to Hazelkorn (2015), Moed (2017), and Rauhvargers (2013), university ranking systems have made enormous progress in quality during the past decade. Their systems are currently much more informative and user friendly than they were some 10 years ago. Yet, more work is needed to improve them. There is a large body of literature on the role and nature of university rankings. Notable reviews of this literature can be found in Hazelkorn (2015), Johnes (2018), Moed (2017), Olcay and Bulu (2017), and Soh (2017).

Developers of ranking systems use a variety of metrics for assessing and comparing the academic and research performance of universities, including expert opinion, publication and citation metrics, intellectual property metrics (e.g., patents), research and development income and expenditures, student-faculty ratios, and international outlook (e.g., percentage of foreign faculty and students Vernon, Balas, & Momani, 2018). Highly prestigious honors, awards, prizes, and medals, which play major roles at universities (Ma & Uzzi, 2018), are rarely considered in university rankings. Of the 12 international university rankings examined by Vernon et al. (2018), only two included prizes in their criteria: the Academic Ranking of World Universities (the Shanghai Ranking) 2 and the Center for World University Rankings 3 . The recently developed University Three Missions Moscow International University Rankings (MosIUR) 4 , which was first published in 2017, became the third university ranking system to use awards as one of its criteria. In this study, we use the terms awards, prizes, honors, un medals interchangeably.

It is unclear why so few university ranking systems include awards in their analyses or among their performance indicators. A contributing factor, however, could be the lack of a standard list of, or method to use for, prestigious awards. The Shanghai Ranking, for example, uses only the Nobel Prize and the Fields Medal as measures of the quality of faculty and education (with 30% of the total ranking score). This decision, however, raises doubts about the reliability of the rankings, because few individuals and institutions worldwide win these two prestigious awards (Dobrota & Dobrota, 2016 Hou & Jacob, 2017). The Center for World University Rankings (CWUR) bases 35% of its total ranking score on awards. CWUR uses 30 awards as a measure of universities’ education and faculty quality without explaining how and why they selected these awards over others 5 . MosIUR assigns 6% of its total university score on prizes, using the IREG List of 99 International Academic Awards, which is based on the the study by Zheng and Liu (2015) 6 . The IREG list, however, misses 36 of the highly prestigious international awards identified in this study, includes 20 awards that none of the sources or methods used in this study has classified as highly prestigious, and includes 15 awards given from 2005 to 2019 exclusively to individuals affiliated with institutions located in a single country—a fact that in our opinion disqualifies these awards as international.

Awards identify and confirm distinctive research, advance scientific discoveries, and confer credibility to persons, ideas, and disciplines (Ma & Uzzi, 2018). Awards are also among the highest forms of recognition researchers accord one another (Frey & Neckermann, 2009). Moreover, receiving a major award provides much greater visibility within the scientific community and beyond, and measures research quality and contribution to society in general better than citations can (Seglen, 1992). In short, awards serve as important, easy signaling functions about academic and research excellence (Gallus & Frey, 2017).

The increasing number of awards worldwide and their merit in research assessment and funding decisions necessitates a standard list of the most prominent international academic awards (Jiang & Liu, 2018 Ma & Uzzi, 2018). Such a list would be instrumental in identifying, characterizing, and differentiating the academic and research excellence of authors, centers, institutes, schools, universities, and countries. This study describes how we created such a list. We then use the list to answer the following research question: To what extent does the use of highly prestigious international academic awards affect university rankings?

Answering this question may encourage the producers of rankings to consider awards as an indicator to generate more accurate assessments and comparisons of universities’ academic and research performance. Answering this question may also lead to giving more weight to awards within the academic community, increasing the number and range of highly prestigious awards, and encouraging more high-quality academic and research work worldwide.