A digital twin for monitoring land use/cover and coastal change in Tobago
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Digital twin technology presents a transformative opportunity for monitoring land use and coastal changes on small islands. These comprehensive virtual models help to mirror physical environments, thereby offering real-time data integration, simulation, and predictive analytics. The island of Tobago, in the southeastern Caribbean Sea, has diverse landscapes and coastal regions ranging from tropical forests and mangrove ecosystems to thriving coral reefs and seagrass beds. In this study, high resolution digital elevation data was used to model the topography of the island. A land use and land cover information layer, generated from high resolution satellite imagery was then draped over the elevation model to illustrate the variation across the small, mountainous tropical island. An updated high-resolution satellite image base layer of the nearshore marine environment was also integrated into the model along with polygons demarcating the distribution and extent of key coastal ecosystems such as coral reefs. The key to digital twins lies in their ability to provide accurate and up-to-date spatial data and environmental insights. This virtual replica allows for detailed analysis of changing land use and habitat loss, helping stakeholders to make informed decisions. By integrating data from various sources such as satellite imagery, geographic information systems (GIS), and in-situ measurements the digital twin facilitates comprehensive monitoring and forecasting of land and coastal changes. For Tobago, this digital model can enhance understanding and management of its dynamic coastal and land use environments, which are increasingly threatened by climate change, urbanization, and natural disasters.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».