Substantial rehabilitation of mangrove forests along the Indus Delta coastline of Pakistan: A 33-year review
Notice bibliographique
Résumé
Mangrove forests are essential to coastal ecosystems and support biodiversity, carbon sequestration, and storm protection. This study utilizes 33 years of Landsat-5 and Landsat-8 time-series data (1990–2023) along with recent advancements in machine learning, like Object-Based Image Analysis (OBIA) and random forest classification, to investigate the spatial and temporal dynamics of mangrove forests in Pakistan’s Indus Delta. The results reveal that mangrove forests increased considerably from 50,973 ha in 1990 to 99,407 ha in 2015, and then to 101,446 ha in 2023. Spatial metrics indices were used to describe the mangrove patches’ main properties, and Frag-stats were used to calculate the landscape metrics analysis. Additionally, the results suggested that the best set of key metrics to quantify sustainable development index (SDI) comprises the following ten metrics: total area (TA), number of patches (NP), patch density (PD), landscape shape index (LSI), aggregation index (AI), landscape pattern index (LPI), mean Euclidean nearest neighbor distance (ENN_MN), cohesion index (COHESION), mean patch size (AREA_MN), and Divisions. This proves that fragmentation TA increased, PD, NP, LPI, LSI, and ENN_MN were reduced, patch size and density decreased significantly, and connectivity was higher. It also indicates improved ecological stability and the presence of enhanced mangrove forests in the Indus Delta. The COHESION, Divisions, and AI were also constant, with only minor change. We hope this study inspires further climate change adaptation planning and supports the prioritization and implementation of conservation measures for the mangrove ecosystems of the Indus Delta. These results strongly support the need for long-term mangrove monitoring and show the efficacy of conservation and restoration actions at multidecadal timescales.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».