వార్తల్లో ఎందుకు?
నేషనల్ హైవేస్ అథారిటీ ఆఫ్ ఇండియా (National Highways Authority of India - NHAI) మరియు నేషనల్ రిమోట్ సెన్సింగ్ సెంటర్ (National Remote Sensing Centre - NRSC) సంయుక్తంగా నేషనల్ హైవేస్ గ్రీన్ కవర్ ఇండెక్స్ (National Highways Green Cover Index - NH‑GCI) ను ప్రారంభించాయి. భారతదేశం అంతటా జాతీయ రహదారుల (national highways) వెంబడి వృక్షసంపద (vegetation) యొక్క పరిధి మరియు నాణ్యతను (quality) అంచనా వేయడానికి సూచిక (index) ఉపగ్రహ చిత్రాలను (satellite imagery) ఉపయోగిస్తుంది. 24 రాష్ట్రాల్లో సుమారు 30,000 కి.మీల ప్రారంభ అంచనా, వార్షిక పర్యవేక్షణకు (annual monitoring) బేస్లైన్గా (baseline) ఉపయోగపడుతుంది.
నేపథ్యం
దేశ జాతీయ రహదారుల నెట్వర్క్ను నిర్మించడానికి మరియు నిర్వహించడానికి (maintaining) NHAI బాధ్యత వహిస్తుంది. రహదారి నిర్మాణ పర్యావరణ ప్రభావాన్ని (environmental impact) తగ్గించడానికి, NHAI గ్రీన్ మరియు క్లీన్ ట్రాన్స్పోర్టేషన్ కోసం జాతీయ రహదారులు (National Highways for Green and Clean Transportation) వంటి పథకాల క్రింద ప్లాంటేషన్ డ్రైవ్లను (plantation drives) చేపడుతుంది. హైవేల సరళ (linear) మరియు చెదరగొట్టబడిన స్వభావం (dispersed nature) కారణంగా ఈ వృక్షసంపద యొక్క మనుగడ (survival) మరియు ఆరోగ్యాన్ని (health) కొలవడం సవాలుగా ఉంది.
కొత్త సూచిక అధిక-రిజల్యూషన్ ఉపగ్రహ సెన్సార్లు (high‑resolution satellite sensors) మరియు నార్మలైజ్డ్ డిఫరెన్స్ వెజిటేషన్ ఇండెక్స్ (Normalized Difference Vegetation Index - NDVI) ఉపయోగించి ఈ సవాలును పరిష్కరిస్తుంది. ఉపగ్రహాల ద్వారా సంగ్రహించబడిన క్లోరోఫిల్ కంటెంట్ (Chlorophyll content) హైవే కుడి-మార్గం (right‑of‑way) ప్రాంతాల కోసం NDVI విలువలని లెక్కించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. విశ్లేషణ వృక్షసంపదను (vegetation) దట్టమైన (dense), మితమైన (moderate), అరుదైన (sparse) మరియు వృక్షసంపద లేని (non‑vegetated) వర్గాలుగా వర్గీకరిస్తుంది. వార్షిక అంచనాలు NHAI లోపాలను (gaps) గుర్తించడంలో, నిర్వహణను (maintenance) ప్లాన్ చేయడంలో మరియు హైవేల వెంబడి గ్రీన్ కవర్ను (green cover) మెరుగుపరచడంలో సహాయపడతాయి.
ముఖ్య అంశాలు మరియు ప్రాముఖ్యత
- ప్రామాణిక మెట్రిక్ (Standardised metric): NH‑GCI రోడ్సైడ్ పచ్చదనాన్ని (roadside greenery) అంచనా వేయడానికి ఒక ఏకరీతి పద్దతిని (uniform methodology) అందిస్తుంది, రాష్ట్రాలు మరియు కారిడార్ల (corridors) అంతటా పోలికను అనుమతిస్తుంది.
- డేటా-ఆధారిత ప్లానింగ్ (Data‑driven planning): పేలవమైన వృక్షసంపద (poor vegetation) ఉన్న భాగాలను (stretches) హైలైట్ చేయడం ద్వారా, ప్లాంటేషన్ (plantation) మరియు నిర్వహణకు వనరులను మరింత సమర్థవంతంగా కేటాయించడంలో సూచిక సహాయపడుతుంది.
- పర్యావరణ ప్రయోజనాలు (Environmental benefits): రహదారుల వెంబడి చెట్లు మరియు పొదలు (shrubs) వాయు కాలుష్యాన్ని (air pollution) తగ్గిస్తాయి, నీడను అందిస్తాయి మరియు నేల కోతకు (soil erosion) వ్యతిరేకంగా బఫర్గా (buffer) పనిచేస్తాయి. వాటి ఆరోగ్యాన్ని పర్యవేక్షించడం వాతావరణ చర్య (climate action) పట్ల భారతదేశ కట్టుబాట్లతో (commitments) సమలేఖనం అవుతుంది.
- రిమోట్ సెన్సింగ్ ఉపయోగం: NRSC/ISRO సహకారం విశ్వసనీయమైన శాస్త్రీయ విశ్లేషణను (credible scientific analysis) నిర్ధారిస్తుంది మరియు వేలాది కిలోమీటర్ల పొడవునా శ్రమతో కూడిన క్షేత్ర సర్వేల (laborious field surveys) అవసరాన్ని నివారిస్తుంది.
మూలం: Press Information Bureau