Remote Sensing Assessment of Sustainable Development in the Hindu Kush-Himalayan (HKH) Region
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Verlag GmbH, 2025
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- Titel
- Remote Sensing Assessment of Sustainable Development in the Hindu Kush-Himalayan (HKH) Region
- Autor
- Lu, Shanlong; Ikhumhen, Harrison Odion; Du, Xin; Lv, Tingting; Song, Jia; Chen, Xidong
- Verlag
- Springer Verlag GmbH
- Erscheinungsjahr
- 2025
- Zustand
- New
- Einband
- Hardcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 9819686741
- ISBN-13
- 9789819686742
This book serves as a vital foundation for regional collaboration, urging stakeholders to adopt innovative, interdisciplinary approaches. The Hindu Kush Himalaya (HKH) region, renowned for its ecological diversity and essential freshwater resources, faces pressing sustainability challenges that require comprehensive solutions. This assessment report unifies decades of research on the HKH, providing critical insights and practical strategies for sustainable development in the context of rapid urbanization and climate change. Through advanced analysis utilizing long-term time series models and satellite remote sensing data, the report addresses how urbanization and environmental shifts affect regional hydrology, how agricultural practices contribute to food security, and the extensive impacts of human activities on fragile ecosystems. In a bid to enhance knowledge-sharing, the report introduces a robust database platform, enabling researchers, policymakers, and local communities to access and apply critical data. This platform fosters a collective effort to respond effectively to environmental degradation and climate threats, while also creating a reference framework for other regions facing similar issues. Targeted toward policymakers, researchers, and sustainability practitioners, this report aims to drive informed decision-making, encourage sustainable practices, and protect the resilience of the HKH for future generations.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Dr. Shanlong Lu is a hydrological and wetland remote sensing scientist. He received his Ph.D. degrees in Remote Sensing of Geology from Zhejiang University, Hangzhou, China. He is currently a full professor of the Aerospace Information Research Institute (AIR), Chinese Academy of Sciences (CAS), the International Coordinator of SDG 6 for the International Research Center of Big Data for Sustainable Development Goals (CBAS). In recent years, he has successfully presided over more than 30 projects funded by the Ministry of Science and Technology of China, the National Natural Science Foundation of China, the Ministry of Water Resources, the Chinese Academy of Sciences, and Qinghai Province. He has led the research and development of unmanned surface water vehicles for monitoring water resources, water environments, and water ecology. Additionally, he has developed innovative technologies and methods for monitoring dynamic changes in surface water levels, remote sensing estimation of lake and reservoir water reserves, and river runoff. He has also published more than 100 academic papers, national patents, and software copyrights.
Dr. Harrison Odion Ikhumhen serves as a research assistant professor at the Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, having earned his Ph.D. in Environmental Science and Engineering from the University of Science and Technology Beijing in 2021. With a background as a postdoctoral researcher at Xiamen University from 2021 to 2023, his research focuses extensively on the impacts of climate change on hydrological systems, agricultural productivity, species distribution, and human societies. His recent leadership in analyzing the socio-ecological vulnerability of the Fujian Coast to extreme climate events, such as flooding, involved integrating large datasets from satellite imagery, ecological surveys, social data, and oceanographic data. This work yielded critical insights into the temporal dynamics of human-nature interactions, guiding strategies for enhancing community resilience and sustainable development practices.
Dr. Xin Du is an associate professor at the Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences. His research focuses on intelligent modeling based on multi-source remote sensing data and its applications in agriculture, ecology, and environmental sciences. Recently, he has concentrated on systematic research in real-time tracking of vegetation growth processes, multi-scale dynamic estimation of crop yield, and disaster early warning, monitoring, and assessment. He has served as principal investigator for over 10 projects, including those funded by the National Natural Science Foundation of China, sub-projects under the National Key R&D Program, and the High-Resolution Earth Observation Program. He has published more than 50 academic papers and holds 10 authorized national patents as well as 8 software copyrights. His contributions have been recognized with two provincial and ministerial-level awards.
Dr. Tingting Lv is an associate professor at the Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences. She earned her Ph.D. from the Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, in 2008. Her research focuses on ecosystem and environmental monitoring by using remote sensing techniques. Dr. Lv has published over 30 papers and patents and has led or participated in more than 10 national-level projects. Additionally, she is actively involved in capacity-building activities under the framework of the Asia-Oceania Group on Earth Observations (AOGEO).
Dr. Jia Song is an associate professor at the State key laboratory of resources and environmental information system of China, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences. He got his Ph.D. degree from University of Chinese Academy of Sciences in 2008. During 2015 to 2016, he worked at Center for Spatial Information Science and Systems, George Mason University, USA, as a research assistant professor for participating in the US NSF EarthCube CyberConnector Project. During 2019 to 2020, he worked at Department of Geography, University of Wisconsin-Madison, USA as a visiting scholar for participating in the research on Intelligent Geo-Computing. He is a GIS specialist, and he is now doing research in AI-based land cover monitoring by using remote sensing data.
Dr. Xindong Chen graduated from the Aerospace Information Research Institute, University of Chinese Academy of Sciences in 2021. He is currently a postdoctoral research fellow of the University of Hong Kong. His research focused on global/national land cover mapping and dynamic monitoring of inland water. He has published more than 40 papers and has presided over and participated in more than 10 funds. The relevant researches have been successfully documented in the "Big Earth Data in Support of the Sustainable Development Goals (2021 and 2024)" and the "Top 100 Cases of Excellent Earth Observation Applications (2022)" by the National Remote Sensing Center of China, Ministry of Science and Technology of the People's Republic of China, and were recognized with the Special Prize of the "Henan Province Surveying and Mapping Science and Technology Award."
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letzte Aktualisierung: 23.10.2019