Mapping irrigated agriculture in fragmented landscapes of sub-Saharan Africa: An examination of algorithm and composite length effectiveness
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Notice bibliographique
Résumé
Accurately identifying irrigated areas is crucial for sustainable development, food security, and effective land and water resource management. However, incomplete or outdated national estimates of irrigated areas underestimate the extent of it, particularly among smallholders. This study aimed to address this issue by investigating the impact of different algorithms and composite lengths on predicting irrigated agriculture in four study areas in Mozambique. The study found that the choice of algorithm and composite length notably impacted the accuracy of identifying irrigation. Shorter composite lengths, such as 2-monthly or 3-monthly composites, were more effective in identifying irrigation in fragmented and dynamic landscapes, while longer composite lengths were better suited to stable classes and homogeneous landscapes. Artificial neural networks, support vector machines, and random forests were all effective algorithms for classifying irrigation. However, the study emphasised the importance of considering hotspots and agreement maps when identifying irrigation. Agreement maps combine the classification results of multiple models, providing better insights into the core areas of irrigated agriculture and allowing for a better understanding of irrigation dynamics and policy decision-making, particularly among smallholder systems. This research provides valuable insights for those working on remote sensing-based irrigation mapping and monitoring in sub-Saharan Africa, focusing on identifying smallholder irrigation with greater certainty.
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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 | 0,000 | 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