Gully mapping using remote sensing: Case study in KwaZulu-Natal, South Africa
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
At present one of the challenges of soil erosion research in South Africa is the limited information on the location of gullies. This is because traditional techniques for mapping erosion which consists of the manual digitization of gullies from air photos or satellite imagery, is limited to expert knowledge and is very time consuming and costly at a regional scale (50-10000km²). Developing a robust, reliable and accurate means of mapping gullies is a current focus for the Institute for Soil, Climate and Water Conservation (ISCW) of the Agricultural Research Council (ARC) of South Africa. The following thesis attempted to answer the question whether “medium resolution multi-spectral satellite observations, such as Landsat TM, combined with information extraction techniques, such as Vegetation Indices and multispectral classification algorithms, can provide a semi-automatic method of mapping gullies and to what level of accuracy?”. \n \nMore specifically, this thesis investigated the utility of three Landsat TM-derived Vegetation Index (VI) techniques and three classification techniques based on their level of accuracy compared to traditional gully mapping methods applied to SPOT 5 panchromatic imagery at selected scales. The chosen study area was located in the province of KwaZulu-Natal (KZN) South Africa, which is considered to be the province most vulnerable to considerable levels of water erosion, mainly gully erosion. Analysis of the vegetation indices found that Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) produced the highest accuracy for mapping gullies at the sub-catchment level while Transformed Soil Adjusted Vegetation Index (TSAVI) was successful at mapping gullies at the continuous gully level. Mapping of gullies using classification algorithms highlighted the spectral complexity of gullies and the challenges faced when trying to identify them from the surrounding areas. The Support Vector Machine (SVM) classification algorithm produced the highest accuracy for mapping gullies in all the tested scales and was the recommended approach to gully mapping using remote sensing
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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