识别地下水潜力区利用遥感和GIS技术

文摘

地下水是一种重要的资源贡献显著全年供应。然而,过度开采地下水枯竭的可用性大大,在一些地方还导致地面沉降。评估潜在的地下水补给区是极其重要的保护水质和地下水系统的管理。地下水潜力区域区分开的帮助下遥感和地理信息系统(GIS)技术。在这项研究中提出了一种标准方法来确定地下水潜在利用RS与GIS的集成技术。使用GIS工具生成的复合映射。准确的信息获取的参数可以被认为是对于识别地下水潜力区等地质、边坡、水系密度、地貌单元和线性构造密度生成使用卫星数据和调查印度(SOI)规模toposheets 1:5。然后结合在ArcGIS加权叠加。适合每个类别的等级分配这些参数。各种地貌单元、体重因素决定基于他们的能力来存储地下水。 This procedure is repeated for all the other layers and resultant layers are reclassified. The groundwater potential zones are classified into five categories like very poor, poor, moderate, good & excellent. The use of suggested methodology is demonstrated for a selected study area in Parbhani district of Maharashtra. This groundwater potential information will be useful for effective identification of suitable locations for extraction of water.

关键字

遥感、GIS、加权叠加、专题地图。

介绍

地下水是最宝贵的自然资源之一,它支持人类健康、经济发展和生态多样性。因为它的一些固有的品质已成为一个非常重要的和可靠的水源供应所有气候区域包括发达国家和发展中国家的城市和农村地区。地下水是一种水占据所有的地质地层孔隙内。水轴承形成地壳作为管道的传输和储存水的水库。地下水赋存的地质形成和范围的剥削主要取决于孔隙的形成。高陡坡救济和传授更高的流量,而地形抑郁症增加渗透。水系密度高的区域相比也增加地表径流排水低密度区。表面水体像河流、池塘等,可以作为充电区(Murugesan b . et al ., 2012)。

多年来基于地下水日益增长的重要性越来越需要导致了不科学的开采地下水创建一个水压力条件。这种令人担忧的情况需要成本和时间的有效技术适当的地下水资源评价和管理计划。地下水开发项目需要大量的来自不同数据源的数据。因此,识别和量化这些特性对地下水的潜在模型生成一个至关重要的研究领域。目前地下水获得更多的关注是由于干旱问题,农村供水、灌溉工程和低成本的发展需要。尽管有广泛的研究和技术进步,对地下水的研究仍然风险更大,因为没有直接的方法来促进水表面下的观察。它的存在与否只能推断间接通过研究地质和表面参数。不同的水文地质的主题可以用来确定当前区域的地下水潜力区。遥感和地理信息系统(GIS)在水资源研究工具可以开辟新的路径。遥感数据的分析以及印度的调查(SOI)地形床单和抵押品信息提供必要的地面实况验证帮助生成基线备用离子地下水的目标。 Identification of groundwater occurrence location using remote sensing data is based on indirect analysis of directly observable terrain features like geological structures, geomorphology, and their hydrologic characteristics. Also lineaments play significant role in groundwater exploration in all type of terrain. Application of GIS and RS can also be considered for multi criteria analysis in resource evaluation and hydrogeomorphological mapping for water resource management. The use of remote sensing and GIS tools to extract detailed drainage, slope and geomorphic features in parts of Parbhani District suggests appropriate methods for groundwater potential zone studies.

相关工作

Murugesan Bagyaraj et al ., (2012)开展了地下水研究Dindigul区kodaikanal山,这是一个山区Tamilnadu西高止山脉。地下水潜力区域已经划分的帮助下遥感和地理信息(GIS)技术。所有专题地图生成使用资源坐(IRS P6丽丝IV MX)数据和逆距离权重(IDW)模型用于GIS数据来确定研究区域的地下水潜力。各种地貌单元、体重因素被分配根据他们的能力来存储地下水。

Prabir慕克吉et al ., (2012)试图确定地下水潜力区在一个干旱地区是卡其沼泽地,古吉拉特邦。主题层生成通过使用辅助数据和数字卫星图像。潜在的区域已经得到加权叠加分析,给出的排名为每个单独的每个专题地图和权重分配的参数根据他们的影响力。

Deepesh Machiwal et al ., (2010)提出了一个标准的方法来描述地下水潜力区使用集成RS, GIS和多目标决策(指标)技术。演示的方法是通过一个案例研究在乌特迪尔地区的拉贾斯坦邦,印度西部。最初,十个主题层被认为是。主题层的权重及其特性然后规范化利用AHP(层次分析法)指标技术和特征向量的方法。最后,选择的专题地图综合加权线性组合方法在GIS环境中生成一个地下水潜在的地图。

李Cheng-Haw et al ., (2008)提出评估潜在的地下水补给区是极其重要的保护水质和地下水系统的管理。进一步地下水潜力研究的帮助下在台湾进行了遥感和地理信息系统(GIS)通过整合的五个因素:岩性、土地覆盖/土地利用、轮廓、排水、和斜率。权重因素的地下水补给导出使用航拍照片,地质地图、土地利用数据库,和现场验证。

Jobin托马斯•et al。(2011)确定地下水潜力区在热带流域(喀拉拉邦,印度)利用遥感和GIS技术。信息在地质学、地貌学、轮廓、边坡和土地利用/土地覆盖从陆地卫星ETM +数据收集和调查印度(SOI)规模toposheets查证此外,GIS平台用于集成各种主题。复合映射生成的进一步分类根据地下水的空间变化的潜力。可能表明,地下水赋存的空间变异是由地质、结构、斜坡和地形。

目标与研究区域

1。一般

这项研究的主要目标是提供对地下水系统研究利用遥感和地理信息系统(GIS)在界定地下水潜力地区。本研究区位于马哈拉施特拉邦的Parbhani区Penganga河的自然边界段160.93公里。在东北(100英里),戈达瓦里河的64.37公里。西南地区(40英里)。从行政管理的角度来看,这是有界北Buldhana和Akola东Yeotmal和nand nand和Bhir南部和西部的奥兰加巴德地区。戈达瓦里河,Purna、Dudhana Karpara河及其支流主要排水研究区域。地区半干旱的气候,潮湿和亚热带。这个地区平均年降雨量是909毫米,夏天温度上升到42°C和归结为11°C在冬季。研究区域Charthana, 76°30′之间的地理位置,76°40′E经度,和19°30′,19°N′45纬度。在印度toposheet的调查,这一部分56 / 10 1:5万比例尺。 The northern and southern parts of the Parbhani district being hilly terrain are drought prone and faces the problem of acute water scarcity. On account of its hilly terrain these areas of the Parbhani district except for a few sources, faces shortage of drinking water. There is frequent drought problem in these regions. Although the area receives assured annual rainfall from 900-950 mm, most of it flows away as runoff without recharging the groundwater reservoir.

2。地质

很大一部分地区占据了德干陷阱形成的岩石相似,(图4)为代表的大多数水平的玄武岩熔岩流组成,认为中生代结束从裂缝转向竖起,在低三级的时代。这些被称为德干地盾由于他们普遍发生在德干等步骤的风险敞口。他们有一般倾向于形成平顶山峦引起高原,由几个熔岩流,每个从几米10到50米的厚度。各种岩性单元形成一个流可能分化从一个另一个从他们的身体特征,如纹理,填料开发和矿物学特征。一般来说,这些流的特点是存在一个红色铁锈的床上,这也许代表流铁质上流社会的改变。陷阱一般表现出典型的球状风化,同心层模拟风化岩石的洋葱被开发。这些流动的特点是单位包括发达的柱状关节给五角列站在数米高。陷阱产生深棕色富红或黑棉土。这样的带土是注意到Parbhani, Lasina, Basmath, Kanhergaon, Gangakhed, Pathri, Partur, Jintur, Hingoli Kalamnuri。黑棉土中富含植物营养素如石灰、镁、铁、变量的钾肥量和低氮和磷。 It is generally porous and swells considerably on addition of water and dries up with distinct cracks on losing the moisture. Another product of weathering is laterite which is occasionally noticed capping the high hills in the district. It is a porous, pitted, clayey rock with red, yellow, brown, grey mottled colors and with a thin limonitic coating on the surface.

3所示。地下水

丘陵地带收到最大降雨。地下水渗流的主要是利用井和弹簧。戈达瓦里河,平原组成Penganga Kanad, Kapra Dudhna河谷,有足够的水供应和可能完全润湿的地区。流和密集的关节系统在困难和大规模玄武岩帮助附近的渗流水和井位于这两种合适的条件,有足够的水供应。

4所示。水文地质

在德干玄武岩地形地下水渗透条件下发生在半密闭条件下暴露的熔岩流和流在更深的层面上。岩性约束规定,地下水存在于多孔玄武岩的孔隙空间和关节骨折部分巨大的地区流动。玄武岩的原生孔隙度与囊泡,这是发达的孔隙空间由于挥发性和气体的逃逸时表面的熔岩喷发熔岩流。玄武岩的原生孔隙度自然是有限的和相关的量子气体/波动在喷发阶段,导致玄武岩流。研究区域的地下水因此受到限制主要次生孔隙度发达的区域在这些岩石由于骨折,关节和风化。从水文地质的角度来看,节理的频率和程度、压裂和流接触和风化最重要的参数是传授形成合适的地下水储层渗透率和孔隙度的德干玄武岩地形。雷竞技网页版

方法

提出的方法论的研究涉及到各种活动,比如底图准备,LULC地图准备,数字化并使用软件和图像处理的解释输出。第一阶段包括发展空间数据基础通过调查印度(SOI) toposheet 1: 50000年规模和国税局P6丽丝IV MX卫星数据。GIS和遥感技术应用于准备各种专题地图等引用地下水排水密度,轮廓,和流长度。此外,土地利用调查数据库,地质地图和现场调查,采用定量和定性描述hydro-geo -逻辑条件的区域。

准备第二阶段涉及的数字高程模型(DEM)内插等高线图,从SOI toposheet数字化。民主党是用来准备斜率,积累方面,流和流。方法广泛用于准备径流潜力中小地图大小流域。

在第三阶段,数字图像处理的卫星数据已然采用与几何校正完成。这是紧随其后的是创建不同的主题层利用监督分类技术。从收集到的数据然后总结的所有属性创建缓冲区映射为农业区&结算区。接下来就有创建其他重要数据用于确定地下水潜力在稍后阶段土地利用/土地覆盖图,地质/容貌地图,geo-morphological地图和hydro-geo-morphological。

在第四阶段以上主题进一步处理和分析叠加和排名评估合适的地下水潜力区。所有专题图层叠加利用GIS找到最终的综合产出地下水潜力区在目前的研究中,地貌学,斜坡,排水密度、土地利用和土地覆盖,对地质和容貌密度识别地下水潜力。

地下水的影响因素

1。排水和排水密度地图

流域是一个自然单位径流水公共点。这张地图包括水体、河流、支流,常年与短暂的小溪,池塘。研究区是四阶盆地进入河流,支流根据地形描述微型计算机体积很小。

排水网有助于界定流域。水系密度和类型的排水给相关信息径流,入渗救灾和渗透率。树枝状水系表明同质岩石,格子,矩形和并行排水模式表明结构和岩性控制。粗排水结构表明高度多孔透水岩层;而良好的排水结构在不透水岩层更常见。主要缺点,轮廓有时连接两个或两个以上的流域,作为管道(连接通道的方式)。流动的地下水沿着这些周区是一个确定的事实。水系反映表面特征以及地下地层(霍顿,1945)。

水系密度(公里/公里2)表示亲密通道的间距以及表面材料的性质,因此提供了一个定量测量的平均长度为整个流域河道。已经观察到从排水密度测量在各种地质和气候类型,排水低密度更可能发生在地区和高度耐药的高度渗透地下材料在茂密的植被和救援很低的地方。水系密度高是弱或不透水地下物质的合成,稀疏的植被和山区救援。水系密度低导致粗排水结构排水密度高时导致排水结构。水系密度特征区域的径流或换句话说,可以量子相对雨水渗入。因此小水系密度,更高的概率是地下水补给或潜在区域。整个水系地图分为五个类别如表2和图7中所示

2。斜率地图

斜率是一个重要的地形参数解释的水平间距的轮廓。一般来说,向量形式密集轮廓代表陡峭的山坡和稀疏的轮廓展览缓坡而在海拔输出光栅每个细胞有一个斜率值。这里,斜率值越低表明平坦地形(缓坡)和更高的斜率值对应于陡边坡的地形。海拔光栅,斜率是衡量最大速率的变化值的识别每个单元邻近细胞。斜率值计算百分比或度矢量和栅格形式,(图7)。斜率来自数字化轮廓和现货山庄已经表明,高程降低从北部到南部斜坡0º10º分别在平坦和山区。近水平斜坡区(0 - 1)学位,地表径流雨水缓慢允许更多的时间来渗透并考虑好地下水潜力区,而强大的斜坡区(10 - 15)程度,促进高径流允许停留时间减少雨水因此相对更少的渗透和可怜的地下水潜力。整个边坡地图分为五类,在表3所示。

3所示。容貌和容貌密度

可见轮廓直线线性元素在地球表面的重要“景观线”(霍布斯,1904)。这些主要是反映不连续地质或地球表面由地貌过程(Clark & Wilson, 1994)。地质特征,产生轮廓包括断层、剪切区,骨折,堤坝和静脉以及床上用品的飞机和地层接触。雷竞技网页版地貌特征,在地图上显示为轮廓,航拍照片和卫星图像包括流、线性山谷和山脊。

相貌不同学科的研究有巨大的应用例如识别地质构造特征,识别褶皱和断层的矿产勘探、石油前景和地下水等。遥感数据即卫星图像地图轮廓的面积是有用的。更好的解释轮廓的图像数字化处理使用图像处理软件。进一步的高空间分辨率和多光谱数据(与复合材料颜色适合特定的应用程序)使轮廓更加容易的标志,准确和可靠的。

级的轮廓

所有轮廓也会根据他们的长度分为以下两种类型。

a .轻微的轮廓——量化的目的,容貌与长度< 3公里是归类为次要的容貌。

b主要轮廓,面部轮廓长度> 3公里被归为一个主要的容貌。

在本研究领域从卫星图像中提取的轮廓。所有线性构造与地貌容貌即排水平行。研究区是由主要和次要的容貌,大小不同from1.57公里3.37公里。容貌地图然后转化成区域密度不同的容貌。容貌密度地图是定量的测量长度的线性特性表达(公里/公里2)。面部轮廓面积密度直接影响地下水的远景区。在本研究领域具有很高的容貌密度(2.11 - 2.69)具有良好的地下水潜力与容貌极低密度区域(0 - 0.34)不地下水潜力。整个地图分类在Fig.8五大类跟踪和描述。

4所示。地貌学

地貌学是研究地球的形式(地形),其描述和创世纪(Gupta, 2003)。它是地球科学的一个分支,已经在航空照片和卫星数据的出现。地貌以及信息对土壤、水、植被规划中已经成为必不可少的输入各种发展活动。地貌学的面积取决于地质形成的构造演化。地貌反映各种土地形式和结构特点。的许多特性有利于地下水的发生和分类的地下水潜力。盆地的地貌单元可分为适度切割较低的高原,低的低高原,pediment-pediplain复杂,人为地形、水体。在这些pediplain好地下水潜力。本研究遵循国家遥感中心的地貌分类(练NRSC)。基于地面实况验证,地貌学研究的区域被划分为五类区域扩展Fig.9中所描绘的一样。

答:高原

高原平顶残余的山脉在平原。四个主要的地形,山,平原和丘陵。他们分为两类适度切割,切割高原低。适度切割高原占盆地东部和北部地区的空中程度为20.17公里2。它覆盖了四分之一地区盆地。低切割高原上的盆地东北地区空中1.32公里的程度2。侵蚀可以影响高原的形状。有时,高原的侵蚀,这是分解成更小的部分。高原的性质,它加速跑这属于类别的贫困地下水潜力区。

山形墙——Pediplain复杂

山形墙这个术语暗示,功能通常在山脚下的形成。山形墙发生在轻轻起伏的平原与温和的斜率。山形墙是一个陆地侵蚀坡脚表面倾斜角度低,缺乏明显的缓解在所有的方向。存在任何轮廓或骨折可以提供一些地下水潜力的空间运动。pediplains形成的风化在干旱和半干旱条件下的结果,代表循环的结束阶段侵蚀(国王,1950;火花,1960)。山形墙是由一个组合的过程,包括流侵蚀、风化、洗板和侧种植园。当沉积物在大面积开发的结果连续山麓夷平作用的过程,它通常被称为作为一个pediplain (Agarawal和加戈,2000)。Pediplain上看到的大部分盆地空中程度为71.72公里2。大部分的农业土地研究领域是由pediplain和地下水潜力是温和的在这个地区。

c .人为地形

人工湖泊由建设大坝河对岸。他们出现在浅蓝色深蓝色和拥有规则,不规则的形状。他们与农作物土地有关,低的土地,和山有或没有植被。地形有0.58公里的程度2。与地表水水体类别包括面积,形式的池塘、湖泊和水库或流动的溪流、河流、运河等这些显示为蓝色,深蓝色的颜色。在研究区域水体覆盖总面积0.57公里2。

5。土地利用/土地覆盖

土地利用/土地覆盖映射是遥感技术的重要应用之一。土地利用地下水资源的发展中起着重要作用。它控制在水循环即许多hydrgeological过程,渗透、蒸散、地表径流等表面覆盖提供了表面粗糙度,减少排放从而增加了渗透。在森林地区,渗透将多和径流将少而在城市渗透的速度可能会降低。遥感提供了出色的信息对植被空间分布类型和土地利用在较短的时间内和低成本相比传统的数据。LULC 2011年分析了研究区域的丽丝静脉图像。监督分类的研究区域显示,土地使用的主要部分是作物的土地覆盖面积4150.273公顷。贫瘠的土地覆盖面积2046.298公顷。休耕的土地覆盖面积1581.643公顷。,擦洗土地覆盖面积1195.863公顷。,水体面积73.365公顷。,and settlement covering area 284.875 ha. as depicted in Fig.10.

分配等级和重量

地下水潜力区域覆盖所有方面的专题地图得到的加权叠加法在ArcGIS 10.1中使用空间分析工具。在加权叠加分析,得到各个参数的每个专题地图和重量分配根据不同参数的影响。权重和排名已考虑等工作由研究人员(1996年Krishnamurthty et al, Saraf & Chowdhary 1998)。

所有专题地图转换为光栅格式和叠加加权叠加方法(等级和重量明智的专题地图和与通过GIS集成(Arc / Info网格环境)。分配重量,斜率和地貌学分配更高的重量,而容貌密度和排水低密度被分配重量。将权重分配给不同的参数后,个人排名给出下标变量。在这个过程中,面部轮廓的GIS层密度、地貌学、斜率和水系密度仔细分析,排名分配给他们的子变量(巴特勒et al ., 2002年,Asadi et al ., 2007年,Yammani, 2007)。

最大值地下水潜力最高的功能和最低最低的潜在功能。适度等地形切割高原给出最高等级和降低pediplain的价值分配。边坡而言,最高等级值分配缓坡和低等级值分配给更高的斜率。更高的排名因素被分配到水系密度低,因为排水密度低因素倾向于比地表径流入渗。低价值更高的水系密度紧随其后。在各种线性构造密度类密度很高的线性构造类别分配更高的排名价值作为地下水渗透这一类有更大的机会。较低的值分配容貌密度很低。在LULC高排名分配给作物土地和低价值分配给贫瘠的土地。总体分析是Table7列表。

结论

地理信息系统和遥感技术已被证明是强大的和成本有效的方法确定Parbhani部分地区地下水潜力区。六个专题地图的研究显示,集成等水系密度、坡度、地质学、地貌学、容貌密度和土地利用/土地覆盖地方当局提供了第一手信息和规划者的地区适合地下水勘查。给定的研究区域划分优秀,良好,中等,贫穷和非常贫穷的地下水潜力区和Fig.11表示。按表7和8,可以看出该地区边坡00到10,容貌密度2.11 - 2.69,水系密度0到1.2 Pediment-pediplain和覆盖作物的土地下观察到良好的地下水潜力区,覆盖面积1.05公里2斜率,面积有10到30岁,容貌密度1.57 to2.11 Pediment-pediplain下排水密度1.2 - 2.4,水阀体和阀盖与休耕的土地和作物观察好地下水潜力区,覆盖面积35.69公里2,该地区有30到50,容貌密度0.99 - 1.57,排水Pediment-pediplain下密度2.4 - 3.6,和一些下部的低高原解剖和覆盖擦洗,农作物和休闲是观察温和地下水潜力区,覆盖面积39.59公里2,面积有斜率50到100,相貌密度0.34 - 0.99,水系密度3.6到4.8在低切割高原作物,擦洗,贫瘠的土地是观察到贫困地下水潜力区,覆盖area15.27公里2和该地区坡100年到150年,容貌密度0到0.34,水系密度4.8 - 6在适度切割高原和覆盖作物,擦洗,贫瘠的土地是观察到非常贫穷的地下水潜力区,覆盖面积0.83公里2。这地下水潜在信息将有助于有效识别合适的位置提取的水。进一步,觉得现在的方法可以用于指导进一步的研究。

承认

作者感谢博士R R黑门山,头C-GARD,农村发展研究所海德拉巴(安得拉邦)和t . Phanindrakumar顾问,C-GARD,国家农村发展研究所提供工作站和宝贵的指导完成研究工作。作者也感谢当局SGGS工程与技术学院的不断鼓励和支持。

引用

1. 阿加瓦尔,C。年代和Garg P.K.,“Textbook on Remote Sensing In Natural Resources Monitoring and Management”. Wheeler Publishing. Pp. 213, 2000.
2. Anithamary我拉姆库玛儿T Venkatramanan年代。,“Application of Statistical analysis for the hydrogeochemistery of saline groundwater in Kodiakarai, Tamilnadu”. Journal of Costal Research, 28(1A):89-98, 2012.
3. Asadi年代年代,Vuppala P, Reddy M。,“Remote sensing and GIS techniques for evaluation of groundwater quality in municipalcorporation of Hyderabad (Zone-V)”, India. Int. J Environ Res Public Health, 4(1): 45–52, 2007.
4. Basavaraj Hutti Nijagunappa.R。,“Identification of groundwater Potential Zone using Geoinformatics in Ghataprabha basin,North Karnataka,India”. Int.J Geomatics and geosciences,V 2, 0976-4380,2011.
5. 巴特勒M,华莱士J,劳米。,“Groundwater quality classification using GIS contouring methods for Cedar Valley, Iron County”. Utah. In: Proceedings of Digital Mapping Techniques, Workshop, US Geological Survey Open-File Report 02–370, 2002.
6. 克拉克,C.D.和威尔逊C。,“Spatial analysis of lineaments, computers and Geosciences”. V.20, P.1237-1258, 1994.
7. Deepesh M,马丹K Jha Bimal C。,“Assessment of groundwater potential in a semi-arid region of india using remote sensing,GIS and MCDM techniques”. Water Resource Manage 25:1359-1386, 2011.
8. 古普塔,r . P。,“Remote Sensing Geology”. 2nd ed. Springer, Berlin, Germany,pp. 460-477,2003.
9. 霍布斯,w . H。,“Lineaments of the Atlantic border region”. Geol. Soc. Am. Bull.V. 15, p. 483-506, 1904.
10. 霍顿,右眼,“ Erosional development of streams and their drainage density: hydrophysical approach to quantitative geomorphology”. Geol. Soc. Amer. Bull., no.56, pp.275-370,1945.
11. Hsin-Fu叶,Kuo-Chin Hsu, Po-Hsun Cheng-Haw Lee Chang)。,“GIS for assessment of the groundwater recharge potential zone”. Environ Geol 58:185-195,2008.
12. 国王,l . C。,“The study of the worlds plain lands. A new approach in geomorphology”. Quarterly journal of Geological society of London 106, pp 101-103,1950.
13. •j . Venkatesa k . N。诉,Jayaraman Manivel, M。,“Anapproach to demarcate groundwater potential zones through remote sensing and geographic information system”. Int.Journal of Remote Sensing 17,1867-1884,1996.
14. K.S.R.没吃,大肠Amminedu和诉Venkateswara饶。,“Integration of Thematic Maps Through GIS for Identification of Groundwater Potential Zones” J Indian Soc Remote Sens,V.31,No.3,2003.
15. l . Yeshodha h . n . Rajkumaraand美国杂志。,“ Modelling of Groundwater Potential Zone Using Remote Sensing and GIS,Krishnagiri District,Tamil Nadu,India”.J Env Research and development,V.5,No.1,2010.
16. M.L.Waikarand AjayChavadekar.,”Investigation on change detection in Chandpur watershed area by using RS and GIS”. International jour. of multidisciplinary and current res.V.2, 2321-3124, (2014).
17. 马丁Waikar G.T.Chandakar。,“Estimation of Curve Number for Asna River Basin Using Remote Sensing and GIS” Int. J of emerging technologies and applications in engineering, technology and sciences Vol.7 pp36-40, ISSN : 0974-3588, 2014
18. 穆罕默德Abd manap,萨诺李和Biswajeet Pradhan”应用程序基于概率的频率比模型在地下水潜力映射使用Rs和GIS”。阿拉伯J Geosci DOI 10.1007 / s12517 - 012 - 0795 - z, 2012。
19. Balasubramanian Murugesan B, Thirunavukkarasu R, Senapathi V, G“的应用遥感和GIS分析地下水潜力区kodaikanal Taluka,南印度”。地球科学。7(1):65 - 75年,2012年。
20. 辛格Prabir慕克吉Chander Kumar和Saumitra穆克吉”界定地下水潜力区在印度的干旱地区,遥感和GIS的方法”。水资源管理26:2643 - 2672,2011。
21. Preeja k·R。,Sabu Joseph, Jobin Thomas and Vijith H., “Identification of Groundwater Potential Zones of a Tropical River Basin (Kerala, India) Using Remote Sensing and GIS Techniques”. J Indian Soc Remote Sens. 39(1):83-94,2011.
22. 火花B.W.,“Landform in arid and semi-arid climates;Geomorphology”. 2nd edition, (Longman Group Ltd.), pp 335-341,1960.
23. Yammani年代。,“Groundwater quality suitable zones identification:application of GIS, Chittoor area, Andhra Pradesh, India”. Env Geol, 53(1): 201–210,2007.