Mapas Florestais Aleatórios Hotspots de Desertificação no sudeste do Irã, com cerca de 88.678 Hectares de Expansão Projetados em 2040
Um estudo publicado em 14 de novembro em Scientific Reports usou o aprendizado de máquina para prever hotspots de desertificação no sudeste do Irã. Os autores, Farahi e Boali, trabalharam dentro do framework IMDPA, combinando dados de sensoriamento remoto com o Google Earth Engine, e compararam seis algoritmos de aprendizado de máquina usando AUC, Kappa, TSS, F1 e Devence.
Floresta aleatória apresentou melhor desempenho, com AUC de 0,94, Kappa de 0,72, TSS de 0,82 e F1 de 0,86. Entre as cidades identificadas estão Zahedan, Khash, Fanuj, Nikshahr, Chabahar e Saravan.
O uso do solo para 2040 foi simulado com uma cadeia de Markov sob os cenários SSP2-4.5 e SSP5-8.5. O projeto de resultados que a terra desertada se expandirá por cerca de 88.678 hectares até 2040.
Fonte: GSM · Estados Unidos (Edição em inglês · Edição original em chinês)
Foto: 图：NASA Terra 卫星 2024 年 4 月拍摄的伊朗 Lut 荒漠，可见风蚀雅丹地貌与沙丘。来源：NASA Earth Observatory (Wanmei Liang)，Wikimedia Commons，Public domain。 / Photo: The Lut Desert in Iran photographed by NASA Terra satellite in April 2024, showing wind-eroded yardangs and sand dunes. Source: NASA Earth Observatory (Wanmei Liang), Wikimedia Commons, Public domain.
