Mapping plastic greenhouses with satellite imagery in Valparaiso, Chile: development of a new methodology through data cloud platform
Notice bibliographique
Résumé
During the last decades, there has been a strong increase around the globe in the use of plastic greenhouses (PGs) which respond to the need to provide better water security, overcome adverse weather events, or elude pests. The central valley of Chile has not been an exception and the surface covered by greenhouses has also experienced an increase over the years. In the Valparaiso region, the surface increased from 1122 ha to 1180 ha throughout the decade 1997-2007. However, on one hand, there has not been a new PGs census since 2007 and, on the other hand, its spatial distribution has not ever been mapped. Considering that agriculture in this region employs more than 60000 people and moves 4% of regional GPD, this information should be available to be included in land planning and to be incorporated into hydrological, economic, and food security models. To overcome this, we propose a new method for monitoring the variations of the surface covered by PGs based on the intersection of normalized difference indexes and areas excludes by masks. For this, free Landsat 8 multi-temporal cloud-free images were used, from which five indexes were obtained (Modified Soil-adjusted Vegetation Index, Temperature Brightness Index, Normalized Difference Vegetation Index - Green, Normalized Difference Built-up Index, and Plastic Surface Index). These indexes were then reclassified in binary form and added up. Finally, urban areas and high slope zones were excluded to obtain the final output. This procedure was run in Google Earth Engine, which allowed easy replication and automation for longer time series or in other study sites. Results proved this methodology was able to successfully discriminate the 86% of PG, which suppose 1410 ha. This surface is consistent with the agricultural census developed in 2007 and with the increase of more than 900 subsidies granted by the government for installing PGs. Its performance also supports our confidence to discriminate PGs in areas with different land covers such as reservoirs, rural areas, open crops, bare soil, and roads. Future studies will allow us to estimate the surface of plastic greenhouses in Chile, mapping its spatial distribution in all the country, and monitor changes over time.
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.
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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».