Co-Management Effects on Forest Restoration in Protected Areas of Bangladesh: A Remote Sensing and GIS-Based Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Co-management is a promising forest governance strategy that integrates local communities’ traditional rights and forest dependencies while aiming to improve forest cover and ecosystem health. Bangladesh, facing high deforestation rates and limited per capita forest area, has implemented co-management initiatives since 2003 to restore forest cover and support the livelihoods of forest-dependent communities. While the socio-economic impacts of co-management are well studied, its effects on forest cover remain underexplored. This study addresses that gap by using three common spectral vegetation indices (NDVI, EVI, and MSAVI), calculated from Landsat 7 data, to analyze forest cover changes in five major protected areas under co-management. The results indicated that dense forest cover (41–71%) was initially prevalent in these areas, but a significant decline occurred between 2004 and 2015, with slope values ranging from −3.7 to −0.96. In contrast, the non-co-managed control site exhibited a much smaller decline (slope: −0.48 to −0.62) across all indices. Notable increases in agricultural land and forest–agriculture mosaics were also observed in the protected areas under co-management. Global Forest Watch data further confirmed substantial forest cover loss, particularly in CWS (158.77 ha) and SNP (0.49 ha). These findings highlight the need to reassess co-management strategies to address ongoing forest degradation.
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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 ».