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Enregistrement W2108588438 · doi:10.1109/igarss.2006.150

Analysis of Changes in Vegetation Condition in Grasslands National Park Using Remote Sensing

2006· article· en· W2108588438 sur OpenAlexaffabout
Jan A. Henderson, Joseph M. Piwowar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormalized Difference Vegetation IndexVegetation (pathology)ProductivityEnhanced vegetation indexPhysical geographyGeoreferencePrincipal component analysisNational parkRemote sensingGeographyAgricultureEnvironmental scienceVegetation IndexForestryClimate changeGeologyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study uses a variety of change detection techniques in order to study changes in vegetation in Grasslands National Park, Saskatchewan, Canada. Techniques such as image differencing and principal component analysis were used to determine what types of changes in vegetation have occurred over the last thirty years. A normalized difference vegetation index (NDVI) was also used to highlight changes in vegetation productivity. Grasslands National Park is located in Southern Saskatchewan along the Canadian-US border. The Frenchman River runs through the study area. Three Landsat images were acquired. The spatial extent of the images is from about 47deg 50'N to 49deg50'N and 106deg30'W to 108deg20'W. The three images were first georeferenced to one another, and then clipped to include the area from 49degN to 49deg15'N and from 106deg30'45"Wto 106deg45'56"W. Change analysis techniques were then performed on the data. These included a Visual Analysis, a Post-Classification Analysis, NDVI Image Differencing and a Principal Component Analysis. Analyses were performed comparing the 1978 and 1987 images, the 1987 and 1999 images and the 1978 and 1999 images in order to get a better understanding of the nature of changes. The analyses showed a decrease in vegetation productivity around the Frenchman River and other small bodies of water from 1978 to 1987 and from 1987 to 1999. There is a lot of change in the agricultural areas. These areas saw both increases and decreases in productivity. It is possible that changes in vegetation productivity around water bodies is related to climate variations and the changes in agricultural areas are related to changes in land use. It will be necessary in a future study to acquire climatological data for the area, as well as information about the conversion from agricultural land to native prairie. It is also necessary to acquire images from other years to better understand the changes.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,560
Score d'incertitude au seuil0,885

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,233 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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