Mapping drought severity impact on arboriculture systems over Tadla and lower Tassaout plains in Morocco using Sentinel-2 data and machine learning approaches
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
Severe droughts have affected the irrigated regions of Tadla and Lower Tassaout, Morocco, since 2019, peaking in September 2021. This study integrates Sentinel-2 satellite imagery with machine learning algorithms (MLAs) to quantify drought impacts on fruit tree systems. Three predictor scenarios were tested: M1 (Sentinel-2 bands and indices), M2 (added historical vegetation indices), and M3 (incorporated phenological metrics). Tree-based MLAs performed best, with Random Forest (RF) and Gradient Tree Boost achieving 95.94% and 94.09% accuracy under M3. RF-based analysis identified significant crop losses: 2,121 ha of citrus orchards and 12,127 ha of olive groves, with 16,276 ha moderately affected. However, groundwater and spring irrigation preserved 5,298 ha of olive trees and 7,216 ha of citrus orchards but led to declining aquifer levels. These findings highlight remote sensing and MLAs’ role in assessing drought impacts and balancing agricultural resilience with water sustainability.
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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 découle