Quantifying risk dynamics on Rawa Pening floodplain using optical images gathered by satellite and unmanned aerial vehicle
Notice bibliographique
Résumé
The floodplain of lake Rawa Pening, experience spatio-temporal dynamics due to regime shifts of wet and dry season as well as a more persisten land use changes in the upland area. The high yield of rice agriculture in the floodplain has also been bothered by additional entity rooted on the socio-economic value of the plain. Our research focused on floodplain in the vicinity of the Torong River, Banyubiru District that recently incurred river normalization project. Compare to the rest eight catchments delivering effluents into the lake, we assume normalization will change sediment budget, in way the dynamics can be captured well by detailing imagery acquired from Unmanned Aerial Vehicle (UAV) photography.Land use change is observed using high temporal resolution of optical satellite imagery and the verification using UAV images. Sentinel-2 optical imagery is used for the macrozonation. Because of the high temporal resolution, we eliminate images with cloud interference exceeding the specified threshold while assuring data continuity. At time when Sentinel-2 is planned to pass over, we also acquire UAV photos of different heights aimed to detail reality mapping of the area. To get land productivity, we use statistical information and semi-structured interviews of randomly selected samples for each land use class.Our initial results using longer period Google Earth images showed both extreme and gradual changes of land use, partly due to irregular temporal captures. Sentinel-2 is available in shorter historical period providing denser images every 5 days. At the same capture time, UAV capture images to opens potentials for further color manipulations matching the productivity. For the moment, our investigation on land productivity still relied on manual delineation of straight skeleton visible in both approaches. High productivity of ricefield in the floodplain area also still relied on semi-structured interviews and statistical reports by village adminstrations. With the constraints, risk of land use change observed using current satellite images and UAV accords on the manual delineation process. As a result, we found Sentinel-2 images is sufficient to predict risk changes particularly for fish culture and tourism, while spatial ricefield productivity using satellite and UAV images still require complex experimentation on color spectrum and operational acquisition height of the UAV.
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.
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) | 0,001 | 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 ».