Evaluation of MODIS-based Vegetation Restoration After the 2008 Wenchuan Earthquake
Notice bibliographique
Résumé
Mountainous vegetation recovery after major earthquakes has been significant for preventing post-seismic soil erosion and geo-hazards. Magnitude 7.9 Wenchuan earthquake struck western Sichuan, China in 2008, caused salient number of geological hazards and caused major vegetation damage. This recovery process could be a very long and fluctuating. And Remote sensing has been an important method of vegetation restoration monitoring. This study aims to use remote sensing technology data to analyze the post-seismic vegetation damage and recovery situation of the 2008 Wenchuan earthquake over years to 2020, and find the relevant factors affecting the restoration of ecological vegetation. This paper examined the vegetation recovery processes following the 2008 Wenchuan earthquake using 16-day interval MODIS normalized difference vegetation index time series from 2000 to 2020. It has been found that the vegetation recovery rate generally increased by years, the entire study area has recovered 49.89% by 2020. In addition, by combining remote sensing imagery and geographic information data, we also found that the heavily affected vegetation areas are mainly located along the southern part of the earthquake surface rupture, where have a very high slope which mainly over 60 degrees. It makes this part having higher probabilities to experiences secondary natural hazards and a fluctuating vegetation recovery rate. Through this research, it can be concluded that remote sensing is an effective method for monitoring vegetation dynamics in a long series. For soil and soil retention and ecological vegetation protection of landslides after the earthquake, it should be more concerned about the areas where have steep slope that over 60 degrees.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».