Study on Global Vegetation Dynamics Based on Remote Sensing Big Data
Notice bibliographique
Résumé
Vegetation is one of themostimportant factors in maintaining the Earth's ecological environment and has significant value of theecosystem. Vegetation monitoring is an important means of detecting dynamic changes in vegetation. The Remotely sensed NDVI (Normalized DifferenceVegetation Index) which isbased on the absorption of light by plants can respond well to changes in vegetation dynamics, thus becoming a commonly used indicator in large-scale monitoring. In this study, the global PKU GIMMS NDVI was used as the data source (two images per month, a total of 360 global images) for the period from 2001 to 2015. First, the global spatial distribution of vegetation NDVI was analyzed by averaging theNDVI over the fifteen-year period. Then the trend of vegetation NDVI was analyzed using a one-way linear regression model. The results of the study showed that vegetation NDVI was higher in regions such as Russia, South America, Central Africa and Southeast Asia. Regions with a significant increase in the rate of change of vegetation NDVI, such as Russia, the Czech Republic, China, the United States and Brazil, and regions with a significant decrease in the rate of change of vegetation NDVI, such as Kazakhstan, Nigeria, Canada and Argentina, were found.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».