Application and validation of a desertification risk index using data for Lebanon
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To investigate whether the desertification risk index (DRI) which was originally developed for the coastal area of Turkey in a previous work, could be used as an effective desertification indicator in other Mediterranean areas such as the Lebanon. Design/methodology/approach The calculation of the DRI is based on the use of climatic factors and the normalized difference vegetation index (NDVI). As a result, climatic data were obtained and spatial interpolation techniques were applied to derive temperature and precipitation maps within a GIS environment while the NDVI was derived from satellite imagery. Spatial models were employed in order to produce the DRI map of Lebanon. Geographical analysis and standard statistical techniques were employed to investigate the relationships between: desertification risk and two topographic factors, namely, elevation and distance from the sea and desertification risk and the type of land cover. The accuracy of the index was assessed by comparison with recently published official maps and documents. Findings The paper demonstrates the efficiency of a desertification index to identify areas at risk. The DRI map proved to be accurate when compared to the map of desertification prone areas recently produced by the Lebanese Ministry of Agriculture. The areas with the highest degree of desertification risk are located in the North‐Eastern part of the country, in the area of the Bekaa Valley. This is in agreement with the reports of the United Nations Convention for combating desertification. A strong correlation was found between desertification risk and distance from the sea (the larger the distance the higher the risk) while shrubland appears to be the land cover type with the highest risk of desertification. Originality/value This research work demonstrates how satellite imagery and modern spatial analysis techniques could provide an essential alternative to traditional methods.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».