Monitoring in Dynamic Change of Desertification in the Region of Central Asia Based on NOAA/AVHRR Image
Notice bibliographique
Résumé
There are rather large parts of deserts and semi deserts in central Asia, belonging to the region of drought and semi-drought, with little annual precipitation and sharp change of daily and seasonal temperature change. This region is the concerning ecological fragile region in the study of global environmental change. The paper analyzed the landscape characteristics of desertification and soil desertification in the study area, as well as their relationship Based on the high-resolution TM image. And then, the 1km spatial resolution NOAA/AVHRR image was used to acquire the normalized difference vegetation index (NDVI). The vegetation coverage was estimated to ensure the monitoring index of desertification. The NDVI graph was overlapped with the image to set up the interpretation relationship between the ground objects and remote sensing features, on the basis of the relevant technique standards of desertification monitoring, its classification method, as well as the actual conditions. From the desertification interpretation, the area and degree of desertification could be monitored to analyze the changing trend of desertification in central Asia from 1989 to 2009. The results showed that the monitoring method used in the paper was with high reliability and practicality, which could do quick, macroscopic and timely monitoring of desertification in the region of central Asia.
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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 ».