A novel feature space monitoring index of salinisation in the Yellow River Delta based on SENTINEL‐2B MSI images
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Most of previous studies utilized the surface parameters from LANDSAT images to construct the feature space monitoring index model of salinisation (salinization), and a few studies that have combined the feature space model with SENTINEL‐2B MSI images have been reported. In addition, the red edge index derived from SENTINEL‐2B MSI images can provide more detailed information to indicate the vegetation condition when monitoring salinized land ecosystems. Based on SENTINEL‐2B MSI images, this paper introduces seven typical parameters, namely NDVI, MSAVI, SI, Albedo, NDre1, NDre2, and NDre3 (red edge index) to construct two category features space models (point‐to‐line type and point‐to‐point type), and then, a novel salinisation monitoring index for use in the Yellow River Delta (YRD). Our main conclusions showed that: (1) the monitoring index model based on SENTINEL‐2B MSI images and a feature space model has high applicability for the salinisation monitoring in the YRD, with an average precision of R2 = 0.8499; (2) the point‐to‐point monitoring index of soil salinisation based on the NDre1‐SI feature space model has the best inversion accuracy of R2 = 0.9305 and RMSE = 0.9926; (3) the red edge index can better indicate the state and evolution process of soil salinisation. The salinisation monitoring models that included the red edge indexes have higher inversion accuracy with an average value of R2 = 0.8650; (4) the soil salinisation in the YRD was more serious in its eastern and northeastern regions than other parts. The results provide a new technical and methodological approach for the prevention and treatment of regional salinisation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».