Decadal-Scale Vegetation Dynamics of Kolkata and Its Surrounding Areas, India Using Fuzzy Classification Technique
Notice bibliographique
Résumé
Vegetation is an important component of any ecosystem. In urban areas, presence of vegetation is essential for reducing the effects of environmental pollution and maintaining the ecological balance. In the wake of excessive growth of population, the urban vegetation with parkland, especially in developing countries, are diminishing rapidly to provide additional space to various other types of land use. However, such reductions can have serious future implications. Therefore, an assessment of the vegetation cover of urban areas is essential. In this paper, Landsat satellite imageries have been used to study the changes in the vegetation cover of Kolkata, the largest metropolis in eastern India, from 1973 to 2011. The entire area of Kolkata and its surroundings (up to a distance of 10 km) has been divided into four quadrants according to the cardinal directions (northeast, southeast, southwest and northwest) and six concentric rings of 2 km radius each, and from these 24 sectors (four quadrants and six concentric circles), vegetated lands have been identified for analyzing the changes during the study period. There is a constant decrease of vegetation cover from 1973 till date. The outer periphery of the city is characterized by more urban vegetation as compared to the core of the city. Apart from this, the western sector is denser in terms of vegetation than the eastern one.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».