Noyyal河是泰米尔纳德邦西部Kongu地区具有历史，生态和文化意义的河流。 Noyyal河沿岸有100多个村庄，这是在工业污染问题出现之前，距河3公里以内的河两岸最好的居民点。 但是现在，诺亚尔河受到国内和工业增长的高度污染，因为未经处理就排放了国内和工业废水。 因此提出了一种方法，通过在分析层次过程中利用土地利用/土地覆盖数据以及地下水质量来确定适合地下水质量的区域。 根据印度的标准，通过在季风后和季风前收集了63个样品，在研究区域确定了饮用水的适宜性。 为了评估研究区域的土地利用模式，根据国家遥感局（NRSA）的监督分类，使用Erdasimagine 8.4软件从LISS III卫星图像中绘制了土地利用/土地覆盖图。 使用ArcGIS软件，进行了加权叠加分析，以确定季风后和季风前的地下水水质合适区域，最后将这两个专题图与土地利用/土地覆盖图相结合，以确定水质合适的区域。 该解释表明，大多数地区的地下水都不适合饮用。

非点源污染（NPS）除了点源污染（PS）之外，还导致污染物装载到自然接收水体中。 由于NPS的性质，量化NPS中的污染物负荷非常具有挑战性，但对河流水质管理至关重要，尤其是对于流经市区的河段。 PS和NPS都会影响流经加拿大艾伯塔省卡尔加里市的弓河河段的水质。 因此，要更好地管理河流水质并防止水质恶化，必须了解和表征河流水质（受NPS影响）的水质。 在本文中，子流域的监测事件平均雨水径流浓度（EMCs）和融雪和底流中七种常见污染物的基流平均浓度，将其归类为四种土地利用类型，包括商业，工业，住宅和持续开发土地用途，用于调查土地使用与水质之间的联系。 采用统计分析技术来识别不同流量类型，不同土地利用类型之间以及同一土地利用集水区之间/之间的水质差异或相似性。 结果表明，不同土地利用类型之间以及同一土地利用集水区之间/之间的许多水质参数的EMC都不同。 结果还表明，融雪和底流污染物的中值EMC总体上低于雨水径流。 此外，采用暴雨水管理模型来研究物理过程，该过程会影响水质对两种典型土地用途（工业和住宅土地用途）对暴雨事件的响应。 模拟结果表明，颗粒物的冲刷可能主要影响不同土地利用之间集水区的水

城市扩展影响了地方到全球范围内的生态系统功能和服务，预计将来会对景观产生更大的影响。 利用1987-2017年的多时态Landsat TM，ETM +和OLI数据，结合地理信息系统技术和景观分析方法，对玉溪市红塔区相对较长的时空格局进行了详细研究。 结果表明，密封表面（城市面积）从1.4％扩大到11.8％，年增长率为7.63％。 在此期间，树木，农场面积和荒地都略有减少，从而使23.8％的农场和9.8％的裸地转移到密封表面。 着眼于城市扩张模式，它呈现出单核极化多边形模式，说明了随着时间的推移城市化向各个方向蔓延。 在NNE和SSE方向上看到最大的扩展，主要是由于地形限制。 正在研究在城市化与可持续发展之间进行权衡，方法是在山脉上开垦贫瘠的土壤，从低海拔平原转移耕种面积，为城市发展腾出空间。