A Model to Estimate Stored Carbon in the Upland Forests of the Wanggu Watershed
Notice bibliographique
Résumé
Climate change coupled with deforestation has brought about an increase in greenhouse gas emissions in the atmosphere. One way to control climate change is to reduce greenhouse gas emissions by maintaining the integrity of natural forests and increasing the density of tree populations. This research aimed to (a) identifies the density of stand trees in the upland forests of the Wanggu Watershed; (b) analyze the potential carbon stocks contained in the upstream forests of the Wanggu Watershed; (c) develop a model to estimate potential carbon stocks in the upland forests of the Wanggu Watershed. The land cover classification in this study used the guided classification with the Object-Based Image algorithm. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) was employed as an indicator of vegetation cover density. Field measurements were carried out by calculating the diameter of the stand trees in 30 observation plots. Field biomass values were obtained through allometric equations. Regression analysis was conducted to determine the correlation between NDVI densities and field biomass. The results showed that the best equation for estimating potential carbon stocks in the Wanggu Watershed forest area was y = 3.48 (Exp. 7,435x), with an R2 of 50.2%. Potential above ground biomass carbon in the Wanggu Watershed based on NDVI values was 414,043.26 tons in 2019, consist of protected forest areas of 279,070.15 tons and production forests of 134,973.11 tons. While total above biomass carbon based on field measurement reached 529,541.01 tons, consist of protected forests of 419,197.82 tons and production forests of 110,343.20 tons.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».