使用机器学习和遥感来追踪由于武装冲突导致的土地使用/土地覆盖变化
Saeed Mhanna1, Landon J S Halloran1, François Zwahlen1
1Centre d'Hydrogéologie et Géothermie, University of Neuchâtel, rue Emile-Argand 11, 2000 Neuchâtel, Switzerland.
武装冲突极大地改变了土地使用. 这项研究揭示了叙利亚冲突地区的农田大幅减少,黎巴嫩的增加,以及难民定居点对土地覆盖的影响,为资源管理提供了关键的见解.
科学领域:
- 环境科学环境科学
- 地质科学是地球科学.
- 冲突研究 冲突研究
背景情况:
- 武装冲突对土地系统产生重大影响,影响粮食安全和资源管理.
- 了解土地使用/土地覆盖 (LULC) 和冲突之间的复杂动态对于受影响地区的可持续发展至关重要.
- 自2013年以来,叙利亚的奥伦特斯河流域 (ORB) 经历了冲突,难民大量涌入黎巴嫩和土耳其.
研究的目的:
- 开发和应用一种新的方法来分析ORB的时空LULC变化.
- 量化2004年至2022年间受冲突影响和接纳难民的地区LULC的转移情况.
- 为了应对地质科学调查中有限的地面真相数据的挑战.
主要方法:
- 机器学习技术的综合遥感产品.
- 用近乎实验性的统计分析来检测LULC变化.
- 开发了一种灵活的基于云的方法来分析年度LULC地图.
主要成果:
- 2013年后,叙利亚冲突热点的耕地减少了21-24% .
- 在黎巴嫩,耕地面积增加了3.4倍.
- 确定了与黎巴嫩和叙利亚/土耳其边境地区的难民定居点相关的独特LULC模式.
结论:
- 时空空间的LULC变化是异质的,并受到冲突和难民动态的重大影响.
- 开发的方法为LULC在冲突环境中的研究提供了一个强大的框架.
- 调查结果强调,需要在受冲突影响的地区采取综合方法来管理资源.
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