Jornal de Sensoriamento Remoto e GIS

Abstrato

Um binómio negativo com uma média distribuída gama não homogénea para reforçar valores de regressão pseudo R 2 de vetores imaturos e dados de contagem de mosquitos incómodos para discernir de forma ideal locais de oviposição de resíduos de pneus não amostrados geograficamente num habitat subtropical em SAS® / SIG utilizando o Worldview-3 Visble e dados de infravermelho próximo no condado de Hillsborough, Florida

Dinh ETN e Jacob BG

A deposição de pneus de veículos em terrenos não urbanizados perto de habitações humanas pode ser uma ameaça à saúde pública, uma vez que pode proporcionar um habitat adequado para o crescimento populacional de mosquitos vetores e incómodos (Diptera: Culicidae). Atualmente, estes pneus são encontrados apenas através de pesquisas terrestres, pelo que a assinatura espectral interpolada de um pneu georreferenciável, conhecido e positivo pode ajudar a agilizar a discriminação de geolocalizações desconhecidas de resíduos de pneus. No entanto, a quantificação frequenística e não frequencial de co-variáveis ​​de séries temporais explicativas bioambientais estatisticamente significativas para a hiperprodutividade de mosquitos em habitats de resíduos de pneus é necessária para limitar os critérios de pesquisa da assinatura. Este estudo teve como objetivo desenvolver uma bioassinatura geoespectral interpolativa iterativamente para detetar resíduos de pneus desconhecidos e não amostrados, propícios à propagação de mosquitos. Após a construção de vários modelos de regressão, verificámos que os dados de contagem de mosquitos amostrados geograficamente no campo apresentavam desvios dos pressupostos da modelação de regressão (i.e., parâmetros colineares e heterocedásticos). da análise de regressão e para robustecer o valor R2 do modelo. Com base nos resultados das análises lineares, foi criada uma assinatura espectral de um habitat produtivo a partir de imagens de banda multiespectral dos dados do sensor do satélite WorldView-3. A assinatura foi então aplicada no condado de Hillsborough, Florida, para determinar remotamente as geolocalizações ecogeográficas dos habitats antropogénicos de resíduos de pneus. O modelo de assinatura exibiu uma sensibilidade de 83% e uma especificidade de 87%. Em conclusão, os modelos de regressão e de assinatura aqui construídos forneceram uma estimativa parcimoniosa, mas precisa, de habitats de resíduos de pneus não descobertos que podem produzir muitos mosquitos.