Modeling land cover dynamics to assess the sustainability of wetland services: a case study of the Grand Lake Meadows, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The Grand Lake Meadows is an important part of the Saint John River wetlands that form the largest freshwater wetland habitat in the Maritimes (eastern Canada). Changes in the land cover and use around wetlands significantly impact their biotic diversity, alter the ecosystem, and affect their ability to support human needs. The goal for this paper was to undertake a detailed and spatially explicit inventory of local trends in land use and land cover changes in Grand Lake Meadows over a 20-year time period. This goal was achieved through classifying historical remotely-sensed images to map the state of land use and cover. Other available data were combined with this information to create a database that was used to investigate the causes and consequences of changes. The results demonstrated the flexibility and the effectiveness of this technology in establishing the necessary baseline and support information for sustaining the eco-services of a wetland. The study identified a 38% decrease in the wetland from 1990 to 2001, while there was 80% increase in the wetland area since then. The result will help managers to comprehend the dynamics of the changes, prompting a better management and implementation of LULC administration in the area.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».