Spatial prediction and classification of water quality parameters for irrigation use in the euphrates river (IRAQ) using gis and satellite image analyses
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted by analyzing data from satellite image and geographical information system (GIS) to classify water quality parameters of Euphrates River in Iraq for irrigation use.The main purpose of this research was to develop water quality classifi cation models for Euphrates River, Iraq, using remote sensing.The water quality parameters used in this study included total dissolved solids (TDS), chlorides (Cl -), electrical conductivity (EC), and sodium adsorption ratio (SAR).The classifi cation models were used for spatial prediction of these four parameters to determine the water's suitability for irrigation use from the satellite image.GIS techniques were used in the beginning to project the coordinates of 16 stations along the River in LANDSAT satellite image for Iraq map.Positive strong correlations between digital numbers of the satellite image at Band 2 with the water quality parameters in December, 2009, helped to build four regression models between these two variables.These models could be used to predict these four water quality parameters (TDS, Cl -, EC, and SAR) at any point along the River in Iraq from the satellite image directly.The next stage depends on satellite image analyses for the sake of building water quality classifi cation models for Euphrates River on the satellite image to classify each of these water quality parameters according to irrigation use.These water quality classifi cation models can be used to manage the agriculture along the basin of the River and to discover the locations of pollution in the River.The general objective of this research is attaining a classifi cation model that supports the identifi cation, characterization and monitoring of water quality parameters that have an infl uence in irrigation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».