Mangrove plantation suitability mapping by integrating multi criteria decision making geospatial approach and remote sensing data
Notice bibliographique
Résumé
Mangroves are woody plant communities that appear in tropical and subtropical regions, mainly in intertidal zones along the coastlines. Despite their considerable benefits to humans and the surrounding environment, their existence is threatened by anthropogenic activities and natural drivers. Accordingly, it is vital to conduct efficient efforts to increase mangrove plantations by identifying suitable locations. These efforts are required to support conservation and plantation practices and lower the mortality rate of seedlings. Therefore, identifying ecologically potential areas for plantation practices is mandatory to ensure a higher success rate. This study aimed to identify suitable locations for mangrove plantations along the southern coastal frontiers of Hormozgan, Iran. To this end, we applied a hybrid Fuzzy-DEMATEL-ANP (FDANP) model as a Multi-Criteria Decision Making (MCDM) approach to determine the relative importance of different criteria, combined with geospatial and remote sensing data. In this regard, ten relevant sources of environmental criteria, including meteorological, topographical, and geomorphological, were used in the modeling. The statistical evaluation demonstrated the high potential of the developed approach for suitable location identification. Based on the final results, 6.10% and 20.80% of the study area were classified as very-high suitable and very-low suitable areas. The obtained values can elucidate the path for decision-makers and managers for better conservation and plantation planning. Moreover, the utility of charge-free remote sensing data allows cost-effective implementation of such an approach for other regions by interested researchers and governing organizations.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».