Land Suitability Assessments for Maize Production in Ontario, Canada, using a Weighted Overlay Method and Random Forest Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
This thesis aims to conduct land suitability assessments (LSAs) for maize production in Ontario, Canada for 2018 and 2080 under the Representative Concentrative Pathway (RCP) 4.5 scenario following the Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) guidelines while considering climate, topography, and soil related factors. Two different approaches were used; namely a GIS-based weighted overlay technique, which is a conventional approach, and a novel statistical learning approach that employs the random forest (RF) algorithm with a new continuous measure of suitability introduced in this thesis. Both the conventional and statistical approach indicate that global warming will create more opportunities by 2080 for cultivating maize in Ontario with approximately 55% (546 000 km2) and 19% (183 000 km2) of Ontario’s land being suitable (highly and moderately suitable) for maize cultivation, respectively due to increasing growing season length, temperature, and precipitation. Regardless of the selected approach, there will be great economic significance involved with cultivating maize in Ontario by 2080 due to climate change while reducing food insecurity within Ontario and Canada.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».