Analysis and prediction of land cover changes using the land change modeler (<scp>LCM</scp>) in a semiarid river basin, Iran
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Predicting future land cover (LC) changes is an important step in the proper planning and management of watersheds. As a susceptible area to salinity and desertification, receiving only about 195 mm rainfall annually, the Hable‐Rud River basin is especially sensitive to land use/cover changes. Based on corrected LANDSAT satellite images for the years 1986, 2000, and 2017, the LC were extracted using the maximum likelihood (ML) method. LC changes were predicted by applying the land change modeler (LCM) for the basin. The kappa index for classification in 1986, 2000, and 2017 was 75, 78, and 81%, respectively. Using LCM, the prediction was accomplished for the year 2017 with a kappa index of above 74%. The LC map was predicted for year 2040. The analysis indicates that over the past 32 years, bare land, saline land, agricultural, industrial, and residential areas have increased by about 8, 6.2, 2.7, 0.63, and 0.48%, respectively; while rangeland area was decreased by 18%. Results also indicate that given the predicted LC for year 2040 in comparison with the reference year (2017), saline land, agricultural, industrial, and residential areas will be likely to continue to increase by about 3, 1.5, 0.7, and 0.8%, respectively, whereas bare land and rangeland will most likely decrease by about 4.55 and 1.45%, respectively. The findings of this study assist in analyzing the future trends of LC changes in the basin. This information can be used as a guide for land planners and managers in future land use planning of the area.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».