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Enregistrement W2121435312 · doi:10.1111/j.1475-4762.2010.00956.x

Urbanisation viewed through a geostatistical lens applied to remote-sensing data

2010· article· en· W2121435312 sur OpenAlex

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.

Notice bibliographique

RevueArea · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRemote sensingVariogramLand coverUrbanizationChange detectionLand useFeature (linguistics)GeographyVariance (accounting)GeostatisticsCover (algebra)Environmental scienceCartographyPhysical geographyComputer scienceKrigingSpatial variabilityMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to investigate the usefulness of variography for landscape change detection when applied to a time series of unclassified remote-sensing data. Specifically, the challenge was to identify and describe land-cover change, the result of rapid urbanisation, across a 12-year chronology of satellite images for which little temporally specific ground information was available. Using semivariograms, and the remote sensing technique of band-overlay for visual reference, the change in spatial extent of land-cover type, as well as feature richness (variance in reflectance values), was determined for Landsat and SPOT imagery obtained for the Sanya Region of Hainan, China in 1987, 1991, 1997 and 1999. Comparison of results with a traditional post-classification change trajectory confirms that time-series semivariograms are instructive at identifying general changes to land cover resulting from urbanisation. They are complementary of traditional post-classification approaches where sufficient in-situ and time-specific data exist; where these data are absent, the semivariogram approach to change analysis is recommended as a precursory tool for monitoring land-cover change.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,218 · 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