Identification of land cover alterations in the Alta Murgia National Park (Italy) with VHR satellite imagery
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Land cover exerts a great influence on many basic environmental processes and consequently any transformation in it may have a marked impact on the environment from the local to the global scales. In multidisciplinary research contexts, satellite remote sensing offers opportunities both to evaluate the effects of these processes and to provide one of the information layers needed for designing national strategies oriented to protection and sustainable use of our resources. The advent of recent satellite imagery has increased the possibility to investigate large-scale areas in great detail. Together with an increase in spatial and radiometric resolution, there is, usually, an increase in the variability within land parcels, generating a decrease in the accuracy of land use classification on a per-pixel basis. In order to avoid such negative impacts, an object-oriented classification methodology on IKONOS multispectral data has been implemented on the test area of the Alta Murgia National Park, in the Apulia region (Italy), where soil adaptation for agricultural practices, through rock breaking, has taken place over the last 20 years. The analysis has been conducted with a classification strategy that is able to distinguish land use functions on the basis of differences in spatial distribution and pattern of land cover forms. It consists of two phases: segmentation of the image into meaningful multipixel objects of various sizes, based on both spectral and spatial characteristics of groups of pixels; then, assignment of the segments (objects) to classes using fuzzy logic and a hierarchical decision key.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle