Furthering the precision of RUSLE soil erosion with PSInSAR data: an innovative model
Notice bibliographique
Résumé
Soil erosion is a severe environmental problem worldwide, especially in tropical regions. The Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE), one of the universally accepted empirical soil erosion models, is quite commonly used in tropical climatic conditions to estimate the magnitude and severity of soil erosion. This study, apart from identifying the role of individual parameters in influencing the results of the RUSLE, also aims at refining the RUSLE results by incorporating the state-of-the-art technique Persistent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar (PSInSAR) in a GIS environment by utilizing its ability to measure minute surface changes in millimetre levels. Apart from this novel approach of prioritising soil erosion classes using PSInSAR, the eroding surface conditions were also studied using low coherence value (<0.75 in this study). The spatially and temporally averaged annual soil loss and net soil erosion (2015–2019), derived through RUSLE and transport limited sediment delivery (TLSD) approach, respectively, was improved by spatially integrating the PSInSAR velocity map. The integrated methodological framework is demonstrated for a tropical river basin in South India (Muvattupuzha River Basin [MRB]), which shows a mean rate of net soil loss of 6.8 ton/ha/yr, and nearly 8% of the area experiences deposition. Our approach to improve the accuracy of RUSLE-based soil erosion classes using PSInSAR techniques clearly demarcated the areas that call for utmost priority in implementing management practices. The corollary results show that the very severe soil erosion class is characterized by PSI velocity with higher negative values, followed by the successively lower classes. Results strongly suggest that RUSLE output can be improved as well as validated using a velocity map derived from radar data.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».