Evaluation of Soil Erosion Using 3S Techniques: A Case Study ofCangxi County in the Jialing River Basin, Yangtze River, China
Notice bibliographique
Résumé
Soil erosion not only has a negative impact on the ecological environment, but also restricts the sustainable development.Therefore, it's significant to develop green ecology, evaluate soil erosion in large river valley, and propose feasible suggestions of soil and water conservation.This paper uses 3S technology to evaluate soil erosion of Cangxi County in the Jialing River basin, Yangtze River, China.The main steps include: (1)Image pre-processing: using ZY-3 and GF-1 satellite data, both geometric error and radiometric error are corrected so that image accuracy is improved; (2)Field investigation and indoor interpretation of remote sensing: field interpretation marks are established by GPS and RS; mainly image interpretation is carried out by machine learning or image classification, then results are checked by visual interpretation and confirmed by field review to improve interpretation accuracy;(3)Spatial analysis: soil erosion intensity is classified and soil erosion intensity map can be obtained through "standards for classification and gradation of soil erosion"(SL190-2007) based on three factors(land-use types, vegetation coverage and slope); (4)soil erosion evaluation: soil erosion is evaluated by soil erosion intensity map.The results show that: (1)The intensity of soil erosion in the study area is concentrated on slight and moderate soil erosion; the area with severe soil erosion is few; (2)The soil erosion of townships are mainly concentrated on the north and east of the county, while soil erosion is relatively slight in the northwest and southwest; (3)Under the influence of different factors, the soil erosion intensity is quite different and is often affected by many factors(exposed soil, human activities).Finally, this paper proposes some specific measures from the perspective of green ecology, which may provide a view to a certain reference for soil and water conservation in the study area and evaluation of soil erosion in other regions in Yangtze River, China.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».