Ecosystem mapping in the Lower Foothills Subregion of Alberta: Application of fuzzy logic
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
Predictive ecosite mapping involves developing computer models that consistently identify and map ecosystems. This method of predicting ecosystem occurrence on the landscape uses basic inventory information and expert knowledge, and is an effective integrated planning tool for providing a record of the location and spatial distribution of ecosystems within a management area. Fuzzy logic technology can be used to computerize essential elements of ecosystem identification, and the outputs can be linked to a Geographic Information System for map production. A pilot study was undertaken on the application of this technology to the Alberta Ecological Land Classification database and the resulting ecosite map for a township located in central Alberta (Tp42R9W5). The range of attributes used in the program was constrained by the attributes recorded on mapped polygons. Three maps with suitable attributes were available for the township studied: a Digitized Elevation Model map, an Alberta Vegetation Inventory map, and a reconnaissance soil survey map. Attributes of all polygons from all three maps were compiled and seven attributes (humus form, Ah thickness, surface texture, aspect, organic thickness, slope angle, and Alberta Vegetation Inventory moisture regime) were chosen to produce a computerized program for ecosite identification. Four sets of data were used to calibrate the program, as well as a small-plot data set collected from the township studied. The computer program was used to analyze the polygon data corresponding to two sets of data collected in the field and resulted in 72% and 70% similarity between the choices of experts and of the computer program. The quality of the original polygon attributes contributed to errors in identification. In addition, the reconnaissance soil survey map gave only an estimate of four attributes (Ah horizon thickness, organic thickness, humus form, and surface texture). Key words: ecosystem classification, site classification, fuzzy logic, fuzzy sets, predictive ecosystem mapping, predictive site mapping
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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 | 0,000 |
| 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