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Enregistrement W2106552664 · doi:10.3808/jei.200600069

Entropy Change as Influenced by Anthropogenic Impact on a Boreal Land Cover - A Case Study

2006· article· en· W2106552664 sur OpenAlex
Jyothi Kumari

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Informatics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesGraduate School, University of MarylandUniversity of Toronto
Mots-clésLand coverBorealVegetation (pathology)Normalized Difference Vegetation IndexEnvironmental sciencePhysical geographyLand useTaigaEcologyRemote sensingGeographyClimate changeForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Boreal forests are important terrestrial carbon sinks and hence routine monitoring for its vegetation dynamics is imperative. Remote sensing has proved to be the best option for detecting the land use and land cover at larger spatial scales, but it is often subjected to misinterpretation due to a variety of reasons such as sensor characteristics and heterogeneity of land cover. Landscape heterogeneity can be quantified based on the spectral heterogeneity. We hypothesize that this could be explained with the help of an entropy parameter, based on vegetation related spectral characteristics. This study demonstrates the spatio-temporal dynamics of landuse in the boreal landscape as well as the change in entropy as a result of increased heterogeneity in the upper Ottawa River basin, a region which faced dramatic landscape dynamics due to hydroelectric projects and other human activities. NDVI based strategy of land cover classification and the derivation of vegetation vigourosity, quantified the decrease in vegetation in the landscape and clarified that the urban areas have actually increased and the eclipsing effect created by slight increase in vegetation in the urban areas caused errors in landcover classification. Borrowing the idea from quantitative ecology, entropy based quantification of the vegetation diversity through the spectral signatures, specific to vegetation was developed by computing the Shannon’s entropy using the NDVI for two periods. The entropy has increased by a factor of 2.2 over the decadal period whereas there has been a general decrease in the vegetation along with a parallel increase in waterbodies. We hence conclude that the heterogeneity of the landscape has drastically increased. This boils down to the fact that the probability of getting vegetated surfaces has decreased in the landscape owing to anthropogenic influence and hence the measure of entropy will be used to augment our understanding about the landscape dynamics when studied from satellite platforms.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,942

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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