Detecting Land-Cover Change using Stochastic Simulation Models and Multivariate Analysis of Multi-Temporal Landsat Data for Cass County, North Dakota
Notice bibliographique
Résumé
Understanding forest transiting at wildland-urban interfaces offers a glimpse into the effect of anthropogenic activities that may threaten biota.We examined forest conversion from 2006 to 2011 at urban-wildland fringes in Cass County, North Dakota. Grid data from the National Agricultural Statistic Service, published by USDA, was used as preliminary inputs to ascertain land-use and land-cover dynamics. Markovian transition probabilities were derived for each pair of years from 2006 to 2011. These transition probabilities were further subjected to multivariate analysis to detect forest change in one-year time steps. From this study, pairwise combinations of years yielded two distinct statistical groups. The first group comprised of seven pairs of year combinations displaying high transition probability of unchanged forest (0.54 ? Pff ? 0.68), while the second group comprised of eight pairs of year combinations and showed a low transition probability of unchanged forest (0.26 ? Pff ? 0.37). A third group displayed comparatively high transition probabilities of forest transiting to non-forest (0.26 ? Pfnf ? 0.36), such as forest to row crops, with an increasing trend over time. We also generated the forest cover in relation to soil characteristics. We can surmise that forest cover at poorly drained soils showed a higher distribution, which could be due to the unsuitability of this soil for crop cultivation. The results of this study on how land-cover has changed in Cass County for the last six years could be used by policy makers and forest managers in applying BMPs (Best Management Practices).
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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 | 0,001 |
| 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 ».