Assessing Pine Forest Restoration Post-Fire Using NDVI and GIS Technologies
Notice bibliographique
Résumé
This study addresses the pressing and pertinent issue of establishing a space-based monitoring system to track forest condition changes.Utilizing geographic information system technologies and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), it examines the evolution and dynamics of pine forest regeneration in the Semey Ormany State Forest Natural Reserve (Zhanasemey branch), Kazakhstan.Landsat-5 satellite data were employed to map and identify terrestrial vegetation changes within the Zhanasemey branch.Satellite imagery for June 2007 and September 2008 were specifically utilized for this investigation.Post-acquisition, the satellite images were subjected to corrections, followed by radiometric adjustments to minimize atmospheric interference.Subsequently, NDVI classifications, an established method for plant classification, were applied to each image.The study focused on a 15-year timespan (2008 to 2022) to monitor changes in vegetation intensity, classified according to NDVI, and to track the reforestation process in areas affected by fire.Analysis of the regeneration of the pine forest post the 2008 fire, conducted at five-year intervals, revealed an increase in the restored forest area from 6,773.49ha in 2013 to 10,721.07 ha in 2018, and finally to 14,742.54ha in 2022.In 2008, the fire-impacted area with reduced vegetation spanned 7,015.41ha, while by 2022, the restored area encompassed 14,742.54ha, indicating a significant enhancement in the pine forest restoration process.The findings underscore the critical role of remote sensing in forest fire modelling and identifying areas at risk, suggesting its potential utility in large-scale monitoring and management efforts.The study demonstrates the feasibility and efficiency of using space-based technologies to monitor long-term changes in forest conditions and to track reforestation dynamics in fire-affected regions.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».