An Assessment of Mining Activities Impact on Vegetation in Bukuru Jos Plateau State Nigeria Using Normalized Differential Vegetation Index (NDVI)
Notice bibliographique
Résumé
The study area has a pathetic and deplorable condition of landuse/ landcover. The vegetal cover in the area has to be removed from the activities of tin mining which consequently resulted into adverse environmental effect such as erosion. Different forms of human induced stress such as tin mining and heavy rainfall have severely degraded soils on the Jos Plateau. Such degradation problems are also caused by deforestation, inappropriate farming system, bush burning and over-grazing which are hostile to the environment. The impact of tin mining has greatly affected the natural ecology of the study area Bukuru. Micro and macro organisms and plants have been stripped off their natural habitat due to tin mining activities. This paper therefore, assesses the mining activities impact on the vegetation in Bukuru area of Jos plateau in Nigeria. Normalized Differential Vegetation Index (NDVI) techniques was adopted to Maps effect of tin mining on the vegetation for the period between 1975 and 2007 using LandSat satellite data. The result of the differential vegetation index analysis reveals a decline in vegetated surfaces in 1986 ranging from 0.04 to 0.58 indicating 0.05 and continuous loss in vegetation over the study area in 2007 (vegetated surface decrease by 0.08 between 1986 and 2007). The decrease in vegetated surface is due to intensive mining and cultivation.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».