Study of Land Cover Changes in the Center of the Holy City of Karbala During the First Quarter of the 21<sup>st</sup> Century
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study provided an assessment of the reality of green spaces and the classification of land cover in the district of Al-Markaz, which is part of the holy city of Karbala “the study area”, This may assist in improving the environmental and urban reality within it. The changes in residential areas, vegetation cover, soil/barren land, and water bodies within the administrative boundaries of Al-Markaz were studied. Additionally, the distribution of green and urban spaces was classified, determining the Percentage of green space to the city’s total area in the study area to evaluate its development during the first quarter of the twenty-first century. The vegetation cover was demonstrated by integrating spectral bands: red, green, and infrared, to calculate their number, area, and distinguish between implemented and non-implemented areas.A supervised classification method was used to differentiate between various color grades of satellite images: 2000,2005,2010,2015 and 2024 from the satellites Sentinel-2A, Landsat 8-9 OLI, and Landsat 5 TM within the ArcMap 10.7 Geographic Information System environment, The study indicated that the largest area of green spaces was 25.62% of the total area of the study area in 2020, with the highest percentage of urban areas and soil/barren land being 39.74% and 41.39%, respectively, in 2024, which achieved the lowest percentage of green spaces over the past 24 years, reaching 18.21%. The actual per citizen share of implemented green spaces was only 0.84 m 2 .
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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 | 0,003 |
| 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 ».