Monitoring Cumulative Long-Term Vegetation Changes Over the Athabasca Oil Sands Region
Notice bibliographique
Résumé
This study uses two remotely sensed vegetation indices to investigate cumulative long-term changes of undisturbed vegetation in the Athabasca Oil Sands region of Alberta, Canada, between 1984 and 2012. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the Normalized Difference Wetness Index (NDWI) were derived from both Landsat and MODIS time series, for comparative purposes and to increase confidence in detected trends. Trend analysis of undisturbed forest areas, i.e., area without abrupt changes revealed a consistent decrease in vegetation condition, quantified by an average reduction of 18.6% ( <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="TeX">${\bf SD} = {\bf 5.02\%} $</tex-math></inline-formula> ) in NDVI and of 31.0% ( <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="TeX">${\bf SD} = {\bf 10.06\%} $</tex-math></inline-formula> ) in NDWI, over the 28-year period. The study does not conclusively associate the trends with any single stressor, but seeks to quantify the spatial and temporal distribution of cumulative effects resulting from a variety of natural and anthropogenic causes. Examination of the temporal pattern of trends showed an increase in the occurrence of decreasing trends in the last 10 years. The decreasing trends were more frequent closer to mining developments for both the Landsat and MODIS time series. Climate change was not considered a major causal factor as climate normalized trends had little effect on the results. The trend analysis undertaken can be used to enhance <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">in situ</i> monitoring programs for site selection of additional monitoring facilities particularly regarding potential cumulative effects, provide an indication of likely future short-term changes in the region, and to aid in the development of mitigation measures.
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.
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 | 0,000 | 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 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 ».