Pemodelan Spasial Perubahan Penggunaan Lahan di Taman Nasional Gunung Halimun Salak dan Daerah Penyangganya
Notice bibliographique
Résumé
Land use activities in Gunung Halimun Salak National Park (GHSNP) that does not comply with the zoning plan of GHSNP cause degradation, deforestation and decreasing GHSNP size, while land use activities intensively in the surrounding of GHSNP (buffer area) that does not comply with the spatial allocation plan may alter landscape configuration that influence ecological processes and biodiversity within national park. Predicting land use and land cover (LULC) change patterns in the future provides important information for identifying areas that vulnerable to changes. Multi-temporal remote sensing data was used to identify LULC, a multi-layer perceptron neural network with a Markov chain model (MLPNN-M) was used to predict LULC in 2025 and to analyze LULC trend, Overlaying analysis was used to analyze the consistency between LULC and spatial allocation regulation in 2025. The results show that LULC in GHSNP and its buffer area consist of prmary forests, secondary forests, mixture crops, plantations, settlements, agriculture, shrubs, and water. The primary forests, secondary forests, mixture crops, and agriculture were predicted to decrease while settlements, plantations and shrubs were predicted to increase. Land conversion trends into secondary forests, plantations, agriculture and shrubs that begin to show centralized patterns within and the boundaries of GHSNP need to be anticipated. In 2025, inconsistency between land use and GHSNP zonation is the existence of mixture crops, plantations, settlements and agriculture outside the special zone whereas inconsistency between land use and spatial allocation regulation is existence of plantations and agriculture in conservation forest, protection forest and production forest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».