An Investigation of Kagera River Basin Land Cover Dynamics for Sustainability of Lake Victoria Water Regime
Notice bibliographique
Résumé
This paper is reporting on an investigation done to assess land cover dynamics in KRB(Kagera River Basin) (KRB) over a period of 21 years i.e.1990-2011 using Remote Sensing, Hydrology and GIS techniques as a basis for initiating policy interventions for sustainability of Lake Victoria water regime.The extent of land cover changes in the KRB have not been quantified with the view of assessing the extent of exploitation of the natural resources.The assessment is important firstly for identification of causative factors and secondly as a mechanism for formulating necessary policies and remedial measures to that effect.Specifically, Landsat 5, Landsat 7 and ETM+ (2000) satellite images were used.Eight Land Cover classes were identified namely, Forests, Woodland, Bushland, Cultivated Land, Swamps, Grassland, Bareland and Urban areas.Hydrographical data were used to assess changes in quantity of water flowing from the KRB into Lake Victoria and relating it with land cover changes in KRB at in the period of study. Spatial data processing, analysis and interpretation were carried out in ERDAS Imagine and ArcGIS software environments; while water quantity data and other non spatial data were processed and analyzed in Microsoft Excel application 2007. The study revealed a significant decline of vegetation cover and water quantity discharged from Kagera River to Lake Victoria over the study period. This contravenes the global efforts of ecological sustainability, which urge avoidance of depletion of natural resources for maintenance for ecological balance. These results are in early warning to the Management of Lake Victoria for its potential failure towards achieving the Millennium Development Goal on responsible consumption and protection of natural resources in proximity with Lake Victoria. The Management of Lake Victoria in collaboration with other relevant authorities should thus, take remedial measures to control further depletion of vegetation cover in KRB for sustainability of Lake Victoria and its ecosystem.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».