Estimating soil erosion intensity in susceptible areas based on a comprehensive stratified sampling system associated with the geographical information system
Notice bibliographique
Résumé
An error-free and fast approach for the identification of the area dynamics of soil erosion intensity (SEI) is essential for local governments. In this study, a simple method combination of the vegetation cover, gradient slope, and land use coupling index (vegetation and slope coupling index) model with field sampling unit schemes was explored to estimate the area variations of SEI between the years 1998 and 2009. The obtained results show that the minimum average prediction accuracy (PA) for sampling units was 94% among different land use types, whereas the maximum PA was 98.5%. Although PAs for different land use types showed discrepancies, the trend clearly depicted higher rates of sampling units and lower relative errors. The average fitting accuracies (FAs) of the sampling units were 98.84%, 97.92%, and 97.26%, respectively, based on different proposed strategies, whereas the FAs of the extrapolation results were 94.77%, 87.57%, and 92.41%, respectively. In addition, the extrapolation results were found to be less efficient than the sampling units. However, this is acceptable, considering the field observation workloads and time consumption. Therefore, this study provides a promising scheme for the rapid estimation of the area dynamics of SEI, which will be useful for estimating the SEI in other areas.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».