Earth surface study or Geomorphology is one of the fundamental physical geographic studies. The ultimate result of the geomorphological study is shown as a map and many geomorphological researchers have been developing their geomorphology-mapping methodology over time. Recently, remote sensing methodologies have been developed rapidly in geographical studies, and attempts at geomorphological mapping by remote sensing method have also been made. Thus, in this study, landform classification, one of the geomorphological fundamental studies, was conducted based on “Topographic Position Index” and classified with “Weiss and Jennessy landform classification algorithm”, in the case of the Ulaanbaatar city. As the result of the study, the landform of the Ulaanbaatar city was classified into 6 typologies including Mountain tops high ridges, upper slopes mesas, Midslopes, Open slopes, Plains, and V shape valleys. Accurate classification of the landform is a basic geomorphological concept, and it is used as background information for engineering geomorphology. Байрзүйн Байршлын Индекс дээр үндэслэсэн гадаргын хэлбэрийн ангилал (Улаанбаатар хотын жишээ дээр) ХУРААНГУЙ Физик газарзүйн судалгааны нэгэн чухал салбар нь газрын гадаргын судалгаа буюу геоморфологийн судалгаа юм. Геоморфологийн судалгааны эцсийн үр дүн нь газрын зураг хэлбэрээр гардаг бөгөөд олон судлаачид геоморфологийн зураглалын аргазүйн тал дээр өөр өөрсдийн арга техникийг боловсруулсаар ирсэн байна. Сүүлийн үед газарзүйн судалгаанд зайнаас тандан судлал эрчтэй хөгжиж, геоморфологийн зураглалыг зайнаас тандан судлалын аргаар хийх оролдлого мөн хийгдэх болсон. Тиймээс энэхүү судалгаанд геоморфологийн судалгааны нэгэн үндсэн судлагдахуун болох гадаргын хэлбэрийн ангилалыг Topographical Position Index буюу Байрзүйн Байршлын индекс дээр үндэслэн, “Вейс ба Женнесси” нарын гадаргын хэлбэрийг ангилах алгоритмаар ялган нийслэл Улаанбаатар хотын жишээн дээр үзүүлэв. Судалгааны үр дүнд Улаанбаатар хотын газрын гадаргын хэлбэрийг Уулын орой хяр, Уулын оройн энгэр, Уулын дунд энгэр, Уулын бэл хормой, Тэгш гадарга, V хэлбэрийн голын хөндий уулын ам гэсэн 6 хэв шинжид ялгана ангиллаа. Гадаргын хэлбэрийг зөв ялган ангилах нь геоморфологийн судалгааны үндсэн ойлголт бөгөөд мөн гадаргын хэлбэрийг аж ахуйн зориулалтаар ашиглах инженер геоморфологийн судалгааны суурь мэдээлэл болно. Түлхүүр үгс: Гадаргын хэлбэрийн ангилал, Өндрийн тоон загвар, Байрзүйн байршлын индекс

The aim of this study is to estimate the spatial distribution of aridity and moisture indices using remotely sensed time-series data. For the analysis, we have chosen two simple climatic indices. One of two indices was the De Martonne aridity index, and the other one was the Mezentsev moisture index. The study area covers the total territory of Mongolia (~1.566 × 106 km2). Both indices could be estimated from meteorological station-based air temperature and precipitation. However, meteorological station-based recorded precipitation and temperature data with long coverage are only available from a limited number of stations with insufficient spatial coverage. In other words, these datasets suffer from uneven geographic coverage, with many areas of the Earth poorly represented. In this study, therefore, we have used satellite-derived temperature and precipitation data. Monthly mean air temperature has been estimated from MODIS LSTd, LSTn, and elevation using RF regression. Precipitation data has been extracted from Climate Hazards Group Infra-Red Precipitation with Station (CHIRPS) datasets. CHIRPS is gauge-satellite combined precipitation data. Based on De Martonne and Mezensev formulas, and satellite-derived meteorological data, spatial distribution maps of aridity and moisture indices in Mongolia were generated. The study result showed that aridity was observed in all areas of southern Mongolia, and some areas in the west, and grassland areas in the east, which is largely included in the dry steppe, desert-steppe, and gobi desert zones. Moisture was observed in the forest and forest-steppe areas in north, central, northeastern, and eastern Mongolia. A comparison of the aridity index and moisture index shows the following: of the total territory, aridity is 31.9:31.4 percent, humidity 14.7:13.4 percent respectively. Dry steppe, desert steppe, and Gobi desert zones are extremely sensitive to water resource variability and availability.

Numerous publications of Russian and Mongolian researchers report the only species Fragaria orientalis Losinsk to be typical for Mongolia. However, by generally accepted taxonomy of Fragaria genus, the species F. orientalis is a tetraploid (2n=4x=28) which occupies a small area within Eastern regions of Russia and North-Western China. To clarify the specific belonging of strawberry, 11 Fragaria samples were collected in Central, Northern and Eastern parts of Mongolia. Species were identified by morphological characters and molecular marker of alcohol dehydrogenase adh1 gene. The results of the specific belonging study in Fragaria samples reveal two diploid species F. viridis and F. mandshrica growing in Mongolia.

The stability of the landscape is associated with the ability of the geosystem to maintain its structure and nature of functioning under changing environmental conditions and is one of the most important indicators that determine the state of the environment and the changes occurring in it under the influence of natural and anthropogenic factors. In other words, the stability of the landscape includes indicators such as the risk of external exposure to the area and the ability to regenerate naturally after exposure. This study aimed to assess the stability of the landscape to changes in the parameters of natural factors and we used a score model for the classification of the stability of the landscape assessment constructed on the principles of the ASPID (Analysis and Synthesis of Parameters under Information Deficiency) methodology. Also, we used stationary methods (hydrometeorological services) along with cartographic methods and remote sensing (aerial and space). As the result, each one of the eight criteria was classified based on the score and evaluated by 5 levels (very weak, weak, fair, good, and very good). In some cases, a relationship between the stability and chosen attribute was direct, whereas in other cases, it was the inverse, but always close to linear and uniform. In conclusion, for assessing the stability of the landscape, it is necessary to determine all indicators, since they make sense only in a complex Монгол орны байгалийн ландшафтын тогтвортой байдлын үнэлгээ ХУРААНГУЙ Ландшафтын тогтвортой байдал нь хүрээлэн буй орчны өөрчлөлтийн нөхцөлд геосистемийн бүтэц, үйл ажиллагааны мөн чанарыг хадгалах чадвартай холбоотой бөгөөд байгалийн болон хүний үйл ажиллагааны нөлөөн дор хүрээлэн буй орчны төлөв байдал, түүнд гарч буй өөрчлөлтийг тодорхойлдог хамгийн чухал үзүүлэлтүүдийн нэг юм. Өөрөөр хэлбэл, ландшафтын тогтвортой байдалд тухайн нутаг дэвсгэрт гадны нөлөөнд өртөх эрсдэл, өртсөний дараа байгалийн жамаар нөхөн сэргэх чадвар зэрэг үзүүлэлтүүдийг илрүүлэхэд оршино. Энэхүү судалгаа нь байгалийн хүчин зүйлийн параметрүүдийн өөрчлөлтөд ландшафтын тогтвортой байдлыг үнэлэхэд орших бөгөөд бид ASPID (Мэдээллийн параметрийн шинжилгээ ба нийлэгжилт)–ийн зарчмаар ландшафтын тогтвортой байдлын үнэлгээг ангилах ба энэ нь онооны загварыг ашигладаг аргачлал. Бид судалгаандаа суурин боловсруулалтын аргыг газарзүйн мэдээллийн систем, зайнаас тандан судлалыг аргуудтай хослуулан ашиглаж судалгааныхаа ажлыг хийж гүйцэтгэсэн болно. Судалгааны ажлын үр дүнд 8 шалгуур үзүүлэлтийг тус бүр баллаар ангилан үнэлгээний шалгуурыг 5 түвшнөөр (маш сул, сул, дунд зэрэг, сайн, маш сайн) боловсруулсан. Уг судалгаанаас үзэхэд ландшафтын тогтвортой байдалын шинж чанарууд хоорондоо шууд хамааралтай байсан бол зарим тохиолдолд энэ нь урвуу буюу үргэлж шугаман бус хамааралтай байдаг. Дүгнэж хэлэхэд, ландшафтын тогтвортой байдлыг үнэлэхдээ зөвхөн байгалийн цогцолбор судалгааг судлаад зогсохгүй бүх шалгуур үзүүлэлтүүдийг нэг бүрчлэн тодорхойлох шаардлагатай юм гэж үзэж байна. Түлхүүр үг: Ландшафтын тогтвортой байдал, Хүний үйл ажиллагааны нөлөөлөл, Биологийн үр ашгийн индекс

To define spectral knowledge of the features presented in the multisource remotely sensed datasets, in most cases, signature-based analyses are applied. The  features are considered to be distinguishable if they are separable in a multidimensional  feature space. The aim of this research is to conduct signature-based backscatter analyses  using L and С-band Alos Palsar-2 and Sentinel-1B radar images and investigate  the separability of the available land cover classes. As a test site, Ulz gol basin situated in the northern part of Dornot aimag has been selected, and 8 different land cover classes were  chosen. The result of the backscatter analyses revealed that the selected land cover types in the study area could be somehow separable in different radar wavelengths.    Радарын L, С-Сувгийн Мэдээний Онцлог болон Сарнилын Тайлал      Хураангуй: Зайнаас тандсан олон эх сурвалжийн дүрс мэдээнд агуулагдаж байгаа янз бүрийн  спектрийн мэдлэгийг тодорхойлохын тулд, ихэнх тохиолдолд биет, юмсын сигнатурт дүн шин-  жилгээ хийх бөгөөд олон хэмжээст огторгуйд сигнатурууд саланги байх тохиолдолд дүрс мэдээн  дээрх биес өөр хоорондоо илүү сайн ялгагддаг. Энэхүү судалгааны ажлын зорилго нь, радарын  долгионы L ба С-сувгийн мужид хос туйлшралаар хүлээн авсан Alos Palsar-2 болон Sentinel-1B  дагуулын мэдээг тус тус ашиглан, газрын бүрхэвчийн сигнатур дээр суурилсан сарнилын ме-  ханизмын тайлал хийж, улмаар уг ангиуд өөр хоорондоо сарнилаараа хэрхэн ялгагдаж байгааг  харуулахад оршино. Судалгааны загвар талбай болгон Дорнод аймгийн хойд хэсэгт орших Улз  голын сав нутгийг сонгон авч, нийт 8 ангийг тодорхойлсон бөгөөд сарнилын тайллын дүнгээс  харахад, ангиуд өөр хоорондоо тодорхой хэмжээнд ялгагдаж байлаа. Дүн шинжилгээнд, ENVI  5.2 программ хангамжийг ашигласан болно.  Түлхүүр үгс: Alos Palsar-2, Sentinel-1B, радарын долгион, сигнатур, дүн шинжилгээ