Mapping of Central Pivot Irrigation in the Hydrographic Basin of the Goiano Tributaries of the Araguaia River
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The use of irrigation has expanded and favored agricultural productivity in recent years. The mapping through remote sensing has contributed to the monitoring of irrigated areas. In this sense, the objective of this study was to evaluate the central pivotal evolution in terms of location by municipalities, micro basins, soils and slope in the Goian tributary watershed of the Araguaia River State of Goiás. Data were available between 2000 and 2016. Irrigated areas were surveyed through the database available in the Geographical Information System of the State of Goiás (SGEI). The vector and raster data were manipulated using the Qgis v software. 2.18.26 (QGIS Development, 2019). The pivots were counted through the statistical function of the software. From the shape SGEI available in the soil map of classes is generated by categorizes tion of soil types. The declivity map was generated from raster files acquired through the Brazilian Geo morphological Database (INPE, 2017). The slope classes (%) were extracted with slope tool. There is an increase of more than 95% in the number of pivots and irrigated area between the years 2000 and 2016. The central pivots are more concentrated in the central region of the Red and Red-Light basins. The highest concentration of central pivots occurred in the municipality of Jussara. The pivots are located predominantly in an Oxisol area with a slope of 3 to 13%.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle