Forest dynamics and afforestation efficacy in the south-western Aral Sea Basin: a multi-decadal satellite observation approach

This study analyzes the transformation of forest ecosystems in the Republic of Karakalpakstan during 2000-2024 using modern information technologies — remote sensing, geographic information systems (GIS), and artificial intelligence algorithms.The study employs the Google Earth Engine (GEE) cloud platform, the Python programming language, QGIS, and ArcGIS Pro. Land cover classification was performed using the Random Forest algorithm on Landsat 7/8/9 and Sentinel-2 satellite imagery. Transfer matrix and intensity analysis methods were used to quantify forest-land cover transitions. Forecast maps for 2030–2040 were generated using the CA-Markov model.Results show that tugai forests decreased by 32% and saxaul forests by 19% during 2000–2024, while saline areas expanded by 50%. Classification accuracy reached 91.3% (Kappa = 0.88). Under the BAU scenario, tugai forests are projected to decline by an additional 38% by 2040.

В исследовании с использованием современных информационных технологий — дистанционного зондирования, геоинформационных систем (ГИС) и алгоритмов искусственного интеллекта — проанализирована трансформация лесных экосистем Республики Каракалпакстан в 2000–2024 годах.В работе использованы облачная платформа Google Earth Engine (GEE), язык программирования Python, QGIS и ArcGIS Pro. Классификация земного покрова выполнена с помощью алгоритма Random Forest по спутниковым снимкам Landsat 7/8/9 и Sentinel-2. Для количественной оценки переходов между лесами и другими категориями земного покрова применены методы матрицы переходов и анализа интенсивности. Прогнозные карты на 2030–2040 годы построены с помощью модели CA-Markov.Результаты показали, что за 2000–2024 годы площадь тугайных лесов сократилась на 32%, саксаульников — на 19%, тогда как площадь засоленных земель увеличилась на 50%. Точность классификации достигла 91,3% (Kappa = 0,88). При сценарии BAU к 2040 году прогнозируется дополнительное сокращение тугайных лесов на 38%.

Ushbu tadqiqotda zamonaviy axborot texnologiyalari — masofadan zondlash, geografik axborot tizimlari (GAT) va sun’iy intellekt algoritmlari yordamida Qoraqalpog‘iston Respublikasida 2000–2024-yillarda o‘rmon ekotizimlarida yuz bergan o‘zgarishlar tahlil qilingan.Tadqiqotda Google Earth Engine (GEE) bulutli platformasi, Python dasturlash tili, QGIS va ArcGIS Pro dasturlaridan foydalanildi. Yer qoplamini tasniflash Landsat 7/8/9 va Sentinel-2 sun’iy yo‘ldosh tasvirlari asosida Random Forest algoritmi bilan amalga oshirildi. O‘rmonlar va boshqa yer qoplami toifalari o‘rtasidagi o‘tishlarni miqdoriy baholash uchun o‘tish matritsasi va intensivlik tahlili usullari qo‘llanildi. 2030–2040-yillar uchun prognoz xaritalari CA-Markov modeli yordamida tuzildi.Natijalar 2000–2024-yillarda to‘qay o‘rmonlari 32% ga, saksovulzorlar 19% ga qisqargani, sho‘rlangan maydonlar esa 50% ga kengayganini ko‘rsatdi. Tasniflash aniqligi 91,3% ga yetdi (Kappa = 0,88). BAU ssenariysida 2040-yilgacha to‘qay o‘rmonlari yana 38% ga qisqarishi prognoz qilinmoqda.