Soil salinity mapping using remote sensing and GIS
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
The monitoring of soil salinity plays a vital role in agricultural society. Soil salinity causes land degradation processes, especially in arid and semi-arid regions, which influence soil properties, reduce yield production of crops, and affect infrastructure. This research produces soil salinity mapping of the East Delta in Egypt in 1995 using remote sensing technology. A Landsat 5 image taken on 26 September 1995 was used. Radiometric and atmospheric corrections for satellite data were applied. Different salinity indices (SIs) were used, such as the normalized difference salinity index, SI1, SI2, SI3, SI4, SI5, SI6, and SI7, in addition to the normalized difference vegetation index, which was used for data filtration. The field’s electrical conductivity was measured during the period from 22 to 26 September 1995 by the Japanese International Cooperation Agency. These data were used as ground truth for the correlation analysis with different indices image bands values. Simple linear regression and mean relative error were used to find the best index, which was SI5 with a 0.87 correlation with field truth data and mean relative error equal 22.7%. This index was used to produce a salinity map of the Eastern Delta with acceptable accuracy. Finally, it is concluded that using remote sensing in salinity detection and mapping is highly appreciated.
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.
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