Mapping Mangrove Forest Land Cover Change in Kampong Som Bay, Cambodia from 2015 to 2020
Notice bibliographique
Résumé
Mangrove forests are productive and biologically complex ecosystems that provide a wide range of environmental services and supply people with numerous goods. Growing in a variety of depths of salty water, mangrove forests play a significant role in supporting the coastal communities along Cambodia’s 440 kilometer-long coastline. However, mangrove forests in Cambodia have experienced great losses due to the impacts of intensive human activities. Although the human-driven mangrove losses in Cambodia have declined, the recent coverage change of mangrove forests needs to be evaluated for implementing effective regional ecological restoration programs. This study assessed the land cover change and fragmentation level of mangrove forests in Kampong Som Bay, Cambodia from 2015 to 2020. Using a combination of unsupervised and supervised classifications on Landsat 8 OLI/TIRS Level-2 satellite imageries, this study identified that 19,929 ha of mangrove forests remained unchanged, while 2,799 ha of mangrove forests were converted to other land cover types. The key driver of mangrove loss was the expansion of soil class, which could be explained by multiple human activities like rice agriculture and urban development. Based on the computation results of four landscape metrics, the mean patch size of mangrove increased but the shape of mangrove patches became more complex over time. To implement policies that conserve mangrove forests in Kampong Som Bay, it is essential to consider the deforestation occurring on the edge of mangrove patches.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».