Spatio-Temporal Analysis of Forest Fragmentation in Río Botello Catchment at Facatativá (Colombia)
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays the biodiversity loss has appeared with the search for human economic development which has reached dramatic proportions. Knowledge of biodiversity itself it is an essential factor, for finding the problems it faces and so develop appropriate control and conservation strategies. One of the main concerns in these days it is to characterize natural environments and how this have changed in recent years. The purpose of this study was to analyze the process of fragmentation of forests at the spatial and temporal level in the Río Botello catchment, Facatativá, Eastern Cordillera of Colombia, during the period 1985 to 2018. A time series of LANDSAT satellite images for 1985, 2001 and 2018 was used for this analysis, along with the CORINE LAND COVER methodology adapted for Colombia. The configuration of the identified terrestrial coverages was done with the FRAGSTATS software and the IndiFrag v2.1 application. These results show that the percentage of forests in the catchment decreased from 41% of the total area to 31% in the last 30 years, this because agricultural areas increased at an annual growth rate of 0.841 km2/year that replaced the natural forest mainly in the northeast and northwest sectors of the study area. The Eastern Cordillera of Colombia is one of the most deforested in the last 50 years. According to results it is necessary to carry out an integrated management of the catchment by different institutions to reduce the fragmentation and deforestation of natural 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».