Planning of Access Road Using Satellite Technology and Best Path Modeling Mohd Hasmadi Ismail
Notice bibliographique
Résumé
Forest road construction for harvest operation are always been subjected to certain constrictions and limitations. Engineering practices on forest road alignment are hindered by costly environmental and operational assessment. GIS tools and related data such as remote sensing allows in allocating suitable access road by taking consideration of environmental and cost implication. The aim of this study is to present the method of integration of remote sensing data and GIS in allocating access road for forest harvesting using best path modeling. Therefore, the specific objectives of this study are to allocate the optimal forest roads network in forest operation, and to determine the density of forest road network. Allocating the best paths for forest road access for timber harvesting is a problem that can be solved by computer based approaches using spatial modeling. Spatial modeling is used to compute the indicative factors that suit road allocation. The model developed and designed using GIS to propose feasibility forest road allocation in the hill area. The method was designed to produce road layouts taking topographical features and forest environmental constraints into special consideration. In this study, four grid themes influencing the road construction were identified; elevation, slope, barrier of lake and distance to existing roads. The total of access road aligned and proposed in the respective area was 28,745.35m. Meanwhile the overall density calculated in selected compartments was about 9.93m/ha (0.80%). The densities of road paths presented here were achieved below as outlined by the forestry department. Thus, there is potential to reduce damage to the residual stand and to the ground area disturbance by the harvesting operation. The forest road alignment and information in this study provides an initial foundation on which GIS can be used for this kind of analysis in forest road planning. The result is not only associated with forest transportation, but at the same time is useful to identify a risk of road construction to the environment. This revealed that the minimum density of forest road construction can help mitigate the loss of ecological services of tropical forest subject to logging pressure and lead to greater financial benefit in future operations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».