Spatiotemporal Dynamic of Land Use/Land Cover Changes and Their Drivers in the Fincha' a-Neshe Sub-Basin, Southeastern Blue Nile Basin, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
It is paramount to evaluate the spatiotemporal dynamics of land use and land cover (LULC) changes and their drivers. This is because it helps generate information on biodiversity, land productivity, ecology, and livelihoods for decision-making. Due to land degradation, deforestation, shifting cultivation, high population pressure, and the three national megaprojects (NMPs), the Fincha'a Neshe sub-basin (FNSB) LULC, changes may be unprecedented. This study aimed to investigate the spatiotemporal dynamics of LULC changes and their drivers using remote sensing (RS) data and geographic information systems (GIS). Landsat images 5, 7, and 8 were used for the discrete periods of 1986, 2000, and 2016, respectively. Field observations (Ground control points) and interviews were conducted with key participants to validate the data. Supervised classification with a maximum likelihood algorithm was used to classify the Landsat imagery. The results showed that the FNSB experienced substantial changes in LULC between 1986 and 2016, of which 13.8% (457.3 km2 ) were due to NMPs. The cropland cover has expanded by 694.4 km2 (57.81%) at a rate of 24.60 km2 year-1 at the expense of shrubland, forest, wetland, and grassland. In contrast, shrubland, forest, wetland, and grassland have declined at the rates of 16.8, 3.9, 3.4, and 1.7 km2 year-1 over the entire study period. Population growth and NMPs were the principal drivers of the changes in the LULC of the sub-basin. Thus, the LULC transformation rate observed in the sub-basin requires due attention and mitigation strategies, as it might seriously threaten the sustainability of natural resources and NMPs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».