A comprehensive review of meteorological and remote sensing indices for drought monitoring and their in situ application in India
Notice bibliographique
Résumé
Drought is one of the most elaborate and destructive natural calamities to affect agriculture, water resource management, and socio-economic stability. Being a rainfed country, India is highly prone to drought-related hazards in the agricultural sector, placing soil moisture and crop productivity at a rapid fall, reporting a loss of approximately 33% or more from the 35 million hectares of cropped land between 2016–17 and 2021–22. This review provides a comprehensive analysis of the meteorological and remote sensing indices used for drought monitoring, with a specific focus on their application in India. Meteorological indices derived from historical climate data, along with remote sensing technologies, enhance drought assessment by identifying severity and spatial extent through satellite imagery and vegetation indices. The limitation with each procedure, however, lies in its requirement for data availability as well as resolution concerns. This review also alludes to the possibility of integrating machine learning and artificial intelligence that might monitor and enhance drought management. However, this is not yet free from regional disparities in data gathering and access to technology in under-resourced areas. For instance, the more developed states like Punjab, Tamil Nadu, Karnataka, benefit from dense meteorological networks, observation stations, and detailed agricultural records, enabling a more robust drought monitoring and assessment. In contrast, majority of the northeastern states often lacks sufficient ground-based stations and consistent historical data, making reliable drought monitoring more difficult. This disparity affects the effectiveness of advanced techniques, such as machine learning and artificial intelligence, which rely on robust datasets for accurate drought prediction and management. This could be addressed by interdisciplinary collaboration and international best practices-India can improve its preparedness and drought resilience.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».