Land Use/Land Cover Changes of Ago-Owu Forest Reserve, Osun State, Nigeria Using Remote Sensing Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Remote sensing (RS) and GIS are important methods for land use assessment and land cover transition. In this study, land use/land cover changes in the Ago-Owu Forest Reserve, Osun State, Nigeria have been assessed. Landsat 5 TM, Landsat 7 ETM+ and Landsat 8 OLI were acquired for 1986, 2002 and 2017 respectively. The three scenes corresponded to path 190 and row 055 of WRS-2 (Worldwide Reference System). The processing of the imagery was preceded by the clipping of the study area from the satellite image. The boundary of the reserve was carefully digitized and used to clip the imagery to produce an image map of the forest reserve. Using the supervised image classification procedure, training sites were used to produce land use/land cover maps. The same classification scheme was used for the 1986, 2002 and 2017 images to facilitate the detection of change. The differences in the area covered by the different polygons between the three sets of images were measured in km2. The results show that during 1986 and 2017, there is a dramatic increase of build-up areas with a change of 55.65 km2 and sparse vegetation (farmland and grassland) with a change of 53.97 km2, while a dramatic decrease of dense vegetation (forest areas) with a change of 109.61 km2. The consequence of these results is that over the years, the population of people living in the forest reserve has increased and many of them are engaged in farming, leading to an increase in farmland. In addition, logging activities continued unabated in the forest reserve, as demonstrated by a sharp increase in the deforested area within the reserve. The maps produced in this study will serve as a planning tool for the Osun State Forestry Department to plan reforestation activities for the forest reserve.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».