Integrarea datelor de teledetecție multisursă și a învățării automate pentru prezicerea densității și acoperirii arborilor în Argania spinosa

Acest articol examinează aplicarea tehnologiilor de teledetecție, inclusiv imagini de satelit Sentinel-2, imagini de la satelitul Mohammed VI și Vehicule Aeriene Netransmise (UAV), pentru a prezice acoperirea și densitatea standurilor de argan din Maroc.

Obiectivul principal a fost de a determina cel mai fiabil set de date pentru estimarea acestor parametri, evaluând performanța diferitelor modele de învățare automată.

Am integrat multiple indici de vegetație și am comparat algoritmi precum XGBoost, LightGBM, GBDT, RF și ANN.

XGBoost și LightGBM au depășit celelalte modele în estimarea densității arborilor utilizând datele UAV și cele de la Mohammed VI, XGBoost atingând un R² impresionant de 0,99 și valori RMSE de 0,05 și 2,85, respectiv, demonstrând o bună corespondență între parametrii prezis și cei măsurați.

Datele Sentinel-2 s-au dovedit a fi deosebit de eficiente în prezicerea acoperirii vegetale pentru ambele algoritmi, având un R² impresionant de 0,99 și RMSE de 0,34, subliniind o corelație puternică.

XGBoost și LightGBM au oferit constant cele mai bune rezultate pentru estimarea densității și acoperirii standurilor de argan, urmate de GBDT, RF și ANN.

Analiza de corelație a relevat relații pozitive puternice între indicii de vegetație (NDVI și SeLI) și densitatea și acoperirea standurilor de argan în toate sursele de date.

Cercetarea a evidențiat o variabilitate substanțială în densitatea și acoperirea arborilor în diferite regiuni studiate, rezultatele modelului XGBoost indicând că cea mai mare densitate (76,01 arbori/ha) a fost înregistrată în Essaouira, în timp ce cea mai mică densitate (43,03 arbori/ha) a fost găsită în Tiznit/Aït Baha.

Aceste descoperiri subliniază importanța selectării unor surse de date și a unor algoritmi adecvați pentru evaluări ecologice precise și oferă informații valoroase despre dinamica și starea ecologică a standurilor de argan, sprijinind gestionarea eficientă a pădurilor și strategiile de conservare în contextul schimbărilor climatice și degradării mediului..