Ecological restoration success on the Loess Plateau of China: A qualitative and quantitative exploration based on rephotography
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ecological restoration programs such as the “Grain for Green Project” (GFGP) have significantly reduced soil erosion and increased vegetation cover on the Loess Plateau (LP) of China over the last decades. The LP has become the paragon of ecological restoration and soil and water conservation across the world and has been highlighted by numerous reports in the literature. However, there is a lack of “seeing is believing” evidence (that is, a picture is worth a thousand words) depicting the effectiveness of the ecological restoration on the LP. Rephotography (repeat photography) was used in this study to compare historical and current photographs of the same locations to explore the landscape changes associated with ecological restoration. Twenty‐nine photo pairs between 1925 and 2021 were compiled and combined with satellite imagery and the deduced Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) between 1986 and 2021. This allowed the establishment of a rephotography library reflecting the achievements of ecological remediation and reconstruction on the LP. This in turn provides intuitive and detailed evidence for the ecological environment construction of the LP and resonates with the notion of “lucid waters and lush mountains being invaluable assets”. In addition to presenting a great opportunity to investigate landscape change over time, which is difficult to discern using other approaches, the study provides a scientific reference and a basis for government decision‐making. The potential use of rephotography for calibrating remote sensed data was also discussed. Good agreement was found between the NDVI derived from rephotography of large areas and NDVI derived from satellite imageries, which may facilitate the accurate reconstruction of time series NDVI.
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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 | 0,000 | 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 ».