An integrated GEE and machine learning framework for detecting ecological stability under land use/land cover changes
Notice bibliographique
Résumé
Ecological stability (ES) is recognized as a crucial factor for sustainable development at global and regional scales. However, the importance of this factor was not considered significant. Hence, the main aim of this study was to introduce a new approach that focuses on detecting ES over the Maharloo watershed in Iran. To achieve this goal, we extracted land use and land cover (LULC) data from the Google Earth Engine (GEE) platform by applying the random forest (RF) machine learning method, which obtained Kappa statistics of 0.85, 0.86, and 0.87 for the years 2002, 2013, and 2023, respectively. We identified both stable and unstable regions based on LULC changes and employed them using machine learning to forecast the ES. The most important predictors of ecological stability were elevation, soil organic carbon index, precipitation, and salinity. The results of this research revealed that certain areas within the Maharloo watershed have experienced ecological instability in recent years, with gardens showing the highest percentage (60.65%) of instability among all land-use categories. The performance and validation of our model suggest that the study results are reliable (AUC = 0.86). This study offers detailed maps of ecological stability and trends, offering valuable insights for decision makers to support landscape conservation and restoration efforts. Overall, the findings contribute to a more comprehensive understanding of the ecological dynamics of the Maharloo watershed and provide valuable insights for sustainable development and conservation efforts in other regions.
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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 ».