Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
The study aimed at estimating runoff and sediment yield by using remote sensing and GIS techniques in catchment. Thematic layers of soil, topographic elevation, slope, land use/land cover (LULC) were generated in GIS platform by using existing soil map, SRTM DEM, and IRS-P4 satellite imagery. The GIS-based soil map was used to develop hydrologic soil group (HSG) map of the study area. HSG and LULC maps were used to generate curve number (CN) map in the GIS environment. Weighted CN value under antecedent moisture condition (AMC) type I, II and III for catchment was computed based on the GIS-based CN map, which were used to compute annual surface runoff. Furthermore, GIS-based maps of six USLE model factors, R, K, L, S, C and P, were generated. Raster maps of the six USLE factors were multiplied to estimate sediment yield on pixel basis.