Spatial and Temporal Change Monitoring of Wetland Urban Ecology Based on a Remote Sensing Ecological Index Considering Full Elements
Notice bibliographique
Résumé
Influenced by the exploitation of natural resources and industrialization, ecological and environmental problems have become increasingly severe worldwide, particularly in rapidly developing countries such as China. This study utilizes Earth observation satellite data to monitor changes in ecological environment quality of the Wuhan Urban Development Zone (WUDZ) from 2000 to 2020, employing the remote sensing ecological index considering full elements. By incorporating water bodies into the calculation through the entropy weight method and moving window, this approach takes into account the benefits of water elements on the overall ecological environment (EE). The results indicate the following: 1) from 2000 to 2020, the overall EE of WUDZ exhibited an initial improvement followed by a subsequent decline, with minor fluctuations. 2) The EE of WUDZ is dominated by greenness and dryness. The central and main urban areas have poorer ecological environment quality compared to the urban development area, while remote suburban areas experience gradual deterioration as progression of urbanization. 3) The primary driving factors for ecological environment quality changes in WUDZ are increased urbanization and lake resource erosion. This study provides a quantitative method for the temporal monitoring of wetland urban EE, and provides a scientific basis for the rational formulation of policies and planning for the development of lake ecological space and the restriction of urban construction space.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».