Influence of Climatic Seasonality on a Survey of Land Use and Cover in the Semi-arid Region
Notice bibliographique
Résumé
The dynamics of land use and land cover in watersheds of the Brazilian semi-arid region is not only influenced by human action, but also by the climatic seasonality of the region. Knowledge of the relationship between surveys of land use and land cover using geotechnology and the climatic seasonality of semi-arid regions is necessary. The aim of this study was to map and classify land use and cover in the watershed of the Orós reservoir (WSOR) with the help of geotechnology, and to identify the influence exerted by the climate on variations in the area of each class. The survey of land use and cover was carried out by means of the MAXVER method of classification of images from 2003, 2005, 2008 and 2013 from the LANDSAT 5 and LANDSAT 8 satellites. The areas of each class displayed dynamics influenced not only by human action but also by such factors as climate, topography and plant physiology. Years with high rainfall favoured classes such as thin scrub and dense scrub, with the opposite being seen in years considered as dry, when there was a considerable increase in areas of the anthropogenic class. Changes in the areas are caused by alterations in the deciduous vegetation; with leaf-fall during the dry season, these areas come to have the spectral response of areas with similar characteristics to the anthropogenic class. More-elevated regions favoured the presence of the dense-scrub class due to the microclimate and to the greater difficulty such areas present to human action.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».