Relational Modelling of the Earth's Surface Topography Impact on Vegetation Density Using RS and GIS: Rawnduz as a Model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Through the analysis of the digital elevation model (DEM) of the search area, it was found that the search area is located within a mountainous region with a complex twisting, as the surface has been classified into five regions of elevations, among which the first region represents the lowest elevation lands, and extends an area of 118.7 km2 It equates to (22.6%) of the total area, while the largest region is the second region, occupying an area of (187.9) km2, 36% of the total area of the region, while the regression categories were divided into five levels depending on the classification of (Zink) It turns out that the Fifth Region is the most complex of the regions, and it includes the summit of Mount Hendrin, the summit of Mount Karukh. As for the characteristics of the direction of the slopes, nine slope directions of varying areas were found. As for the density of vegetation coverage according to (NDVI), we find that the NDVI index in the research area is divided into three levels of plant density, as the second level, i.e. average density, recorded the largest area at about (344.8) km2, equivalent to (66.1%) of the area the college. Which is characterized by the topological complexity of the surface, which makes it the most suitable areas for pastoral activity, while the higher density in relation to vegetation coverage was more widespread in the first and second steep categories by about (2.5, 9.8) km2, i.e. (21.6%, 24.3%) of the total area.
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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 | 0,000 |
| 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 découle