Advancing non-optical water quality monitoring in Lake Tana, Ethiopia: insights from machine learning and remote sensing techniques
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Water quality is deteriorating in the world's freshwater bodies, and Lake Tana in Ethiopia is becoming unpleasant to biodiversity. The objective of this study is to retrieve non-optical water quality data, specifically total nitrogen (TN) and total phosphorus (TP) concentrations, in Lake Tana using Machine Learning (ML) techniques applied to Landsat 8 OLI imagery. The ML methods employed include Artificial Neural Networks (ANN), Support Vector Regression (SVR), Random Forest Regression (RF), XGBoost Regression (XGB), AdaBoost Regression (AB), and Gradient Boosting Regression (GB). The XGB algorithm provided the best result for TN retrieval, with determination coefficient ( R 2 ), mean absolute error (MARE), relative mean square error (RMSE) and Nash Sutcliff (NS) values of 0.80, 0.043, 0.52, and 0.81 mg/L, respectively. The RF algorithm was most effective for TP retrieval, with R 2 of 0.73, MARE of 0.076, RMSE of 0.17 mg/L, and NS index of 0.74. These methods accurately predicted TN and TP spatial concentrations, identifying hotspots along river inlets and northeasters. The temporal patterns of TN, TP, and their ratios were also accurately represented by combining in-situ , RS and ML-based models. Our findings suggest that this approach can significantly improve the accuracy of water quality retrieval in large inland lakes and lead to the development of potential water quality digital services.
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.
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 | 0,000 |
| 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 découle