The application of geospatial techniques in monitoring karst vegetation recovery in southwest China
Notice bibliographique
Résumé
The karst region in southwestern China, one of the largest continuous karst areas in the world, is special for its high landscape heterogeneity, unique hydrology, high endemism among vegetation species and high intensity of human disturbance. The region had experienced severe degradation through karst rocky desertification (KRD) between the 1950s and 1990s. Starting in the late 1990s, various levels of the Chinese government conducted several ecological projects to recover degraded karst ecosystems. It was reported that the implementation of these projects had been successful in facilitating the recovery of karst vegetation in many areas. However, global climate changes may compromise the efficacy of recovery. Geospatial techniques had been employed to map and monitor karst ecosystem conditions during the recovery process. We examined the history and progress of the various geospatial techniques applied to monitor and evaluate karst vegetation conditions. In addition, we reviewed the techniques used to assess and monitor KRD, KRD influencing factors, vegetation community type, fractional vegetation cover, vegetation dynamics, vegetation productivity, ecosystem goods and services, vegetation biodiversity, ecosystem health and rural society changes. We also explored the potential to apply geospatial techniques for karst vegetation recovery in the future. It is projected that there will be more remotely sensed images for the vegetation dynamics monitoring at numerous scales. New techniques (e.g. image fusion and data assimilation) will be available to manage scale and heterogeneity issues in the karst landscape.
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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 | 0,000 |
| 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 ».