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Enregistrement W2503892574 · doi:10.5539/jas.v8n9p152

Soil Mapping in Chongwe, Zambia by Digital Analysis of Landsat Data

2016· article· en· W2503892574 sur OpenAlexvenueno aff
Chizumba Shepande, Marvin E. Bauer, J. Carter Bell, Victor Shitumbanuma

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Geostatistics and Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic MapperRemote sensingSoil mapDigital soil mappingSoil waterEnvironmental scienceDry seasonVegetation (pathology)Satellite imageryThematic mapGeographyCartographySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Designing a methodology for mapping and studying soils in a quick and inexpensive way is critical especially in developing countries like Zambia, which lack detailed soil surveys. Therefore, this study was conducted to determine the potential of Landsat 7 ETM+ data (Enhanced Thematic Mapper plus) in mapping soils in Chongwe, a semi-arid region in Zambia. In addition, the study attempted to establish how accurate spectral soil maps produced by digital analysis of Landsat data can be and how such maps compared with field observation data. Also, in situations where there was poor agreement between Landsat data and field observation data, possible causes of such discrepancies where determined.</p><p>A soil inventory of the Chongwe region of Zambia was prepared using computer-aided digital analysis of two Landsat 7 ETM+ satellite images acquired in the dry and rainy seasons to investigate the hypothesis that there is a relationship between Landsat spectral reflectance and certain soil types and that this relationship can be used to map soils with reasonable accuracy.</p><p>The study revealed that digital analysis of Landsat 7 ETM images has the capacity to map and delineate soil patterns with reasonable accuracy, especially when acquired during the dry season when there are long periods of cloud free skies, low soil moisture and minimal vegetation cover. The overall agreement between the Landsat classification and reference data was 72%, indicating a definite relationship between Landsat imagery and soil types.</p><p>In terms of soilscape boundary delineation, the Landsat derived map was had a higher level of agreement with field observations than the conventional soil map. In addition, the study showed that overall, upland areas have a better agreement with Landsat spectral data compared to lowland areas, probably due to the diverse origin of sediments and low spatial extent of most landforms in lowland areas.</p>

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,213 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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