Pola Keterkaitan Perubahan Distribusi Kepadatan Vegetasi dengan Penggunaan Lahan DAS Pesisir, Case Study : DAS Garang
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Notice bibliographique
Résumé
The diversity and density of vegetation is key in managing sedimentation throughout the watershed, especially in the central and downstream regions. Measures of vegetation diversity and density that can be used are the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) which is a measure of vegetation greenness (chlorophyll levels), Normalized Difference Water Index (NDVI) to measure vegetation wetness levels, and soil adjusted vegetation index (SAVI) for low canopy vegetation cover. For watersheds that stretch long to downstream or coastal areas, the measure of land diversity needs to be supplemented by using the Normalized Difference Built-Up Index (NDBI) indicator that is useful for land use planning. Information on this vegetation index can be obtained by processing a satellite imagery map. The benefits of processing vegetation indexes in watershed management are becoming increasingly important in the era of climate change, especially with regard to efforts to harmonization of relationships between environmental elements that include the diversity of the interests of the resident population. That's why this research was done in order to find the link between natural factors including the impacts of climate change and humans. The test began by looking for changes in the NDVI, NDWI, SAVI, and NDBI indexes from the last 5 years with the Global Indicator Spatial Association (GISA) analysis using Moran's I Global Index, followedby looking for the association with the pattern of population change and the percentage of the area of the settlement. The results showed a link between moran's I Global index change pattern of population change and the spread of residential developments. The tendency of the distribution of this settlement area is an important point in analyzing the influence of its dispersal patterns in a watershed so that the continued impact of potential erosion and sedimentation triggered will be the main consideration in watershed management.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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