MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1735192213 · doi:10.6000/1927-5129.2015.11.69

Analysis of Land Surface Temperature and NDVI Using Geo-Spatial Technique: A Case Study of Keti Bunder, Sindh, Pakistan

2015· article· en· W1735192213 sur OpenAlexvenueno aff
Ziaur Rehman, Syed Jamil Hasan Kazmi, Farheen Khanum, Zuber Ali Samoon

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic & Applied Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormalized Difference Vegetation IndexEnvironmental scienceVegetation (pathology)AridMangroveClimate changeGeographyPhysical geographyRemote sensingDesertificationClimatologyGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Keti Bunder is a small coastal community situated at about 200 km south east of Karachi. It has four major creeks namely Chann, Hajamro, Kangri (Turchhan) and Khober with an arid subtropical climate and temperature remaining moderate throughout the year. This paper reports the application of an integration of Remote Sensing (RS) and Geographic Information Systems (GIS) for analysis and monitoring of the relationship of land surface temperature (LST) with Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) in the area. LST is one of the critical elements in the natural phenomena of surface energy and water balance at local and global extent. [1-5]. Remote sensing in accord with tradition utilizes the NDVI to provide specific information on vegetation abundance to the LST–vegetation relationship. For mapping purposes, satellite images of Landsat-5 ETM+, Landsat-7 TM and Landsat-8 OLI / TIRS images, acquired on March 08, 2000, April 29, 2010 and April 08, 2014 respectively, were used. The results indicate that the maximum land surface temperature increased gradually from 39°C in 2000, to 42°C in 2010 and 45°C in 2014. Due to global warming and climatic changes. Keti Bunder of the Indus delta has experienced a serious condition over the past few years; the local communities have suffered badly from climate change impacts as heavy rainfalls, floods and cyclones have forced people to migrate to other places for their livelihood and shelter. However, mean NDVI value increased to -0.009 in 2014 as compared to 2010 (-0.165), due to several plantations of mangroves being established by the government. In the past, the mangrove forest was degraded due to lack of freshwater and seawater intrusion. The rate of degradation of mangrove forest in the delta was approximately 6 percent per year between 1980 and 1995 and only a small percentage of mangroves are now considered to be healthy [6-7].

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Basic & Applied SciencesMême sujetUrban Heat Island MitigationTravaux en français237 207