Precision mapping of mangroves and shoreline dynamics in the Sundarbans using cloud based vegetation indices analysis and advanced geospatial techniques
Notice bibliographique
Résumé
• A novel approach is taken for fusing multiple raster indices in Google Earth Engine dense time series datasets. • A new raster index, CBMMI (Cloud-Based Mangrove Mapping Index), is developed for accurate mapping of mangroves. • Fifty years of Landsat datasets were used from the GEE’s repository for time series analysis to quantify the mangrove loss and island boundary delineation. • Accurate island boundaries are delineated, minimizing the tidal effect using image averaging using the best representative datasets. • Precise island boundaries are analyzed in DSAS to map the boundary change metrics. Mangrove ecosystems play a crucial role in sustaining ecological balance, protecting coastlines from erosion and natural disasters, and conserving biodiversity. Presently, the Indian Sundarban, particularly the southern region within the Tiger Reserve and Territorial Division, has witnessed alarming erosion rates and substantial loss of mangrove cover. This study focuses on the STR (Sundarban Tiger Reserve), the southernmost part of the Indian Sundarban region. This research introduces a novel methodology by applying dense temporal remote sensing datasets and geospatial analysis performed through Google Earth Engine (GEE) and further analyzing the output datasets through the GIS-based DSAS (Digital Shoreline Analysis System) using a newly developed raster-based mangrove index named CBMMI (Cloud Based Mangrove Mapping Index). This study further aimed to leverage the potential of the time series data, integrating it into the DSAS to analyse the island boundary change metrics, studying multiple parameters, and further relate the change to the mangrove cover. The cloud-based approach in GEE enables efficient estimation of the mangrove cover with the most representative annual dataset, thereby enhancing the mapping accuracy and reducing the bias in a spatio-temporal space. Integration of DSAS identifies the mangrove change hotspots and their pattern over a 50-year span from 1973 to 2023. An alarming shift in the island boundary of 2,321 m and 2,369 m was observed at Dalhousie Island and Bhangaduni Island, located in the southern part of the STR. These change hotspots were further analysed using bathymetric and cyclone data to identify the transformation.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».