Журнал дистанционного зондирования и ГИС

Абстрактный

Отрицательное биномиальное распределение с неоднородным гамма-распределением среднего для повышения надежности значений псевдорегрессии R 2 для данных о количестве неполовозрелых переносчиков и мешающих комаров для оптимального распознавания негеографических участков откладки яиц из отработанных шин в субтропической среде обитания в SAS ® /GIS с использованием видимых и ближних инфракрасных данных Worldview-3 в округе Хиллсборо, Флорида

Дин ЭТН и Джейкоб БГ

Шины для мусоровозов на неосвоенных участках земли вблизи человеческих жилищ могут представлять угрозу общественному здоровью, поскольку они могут стать подходящей средой обитания для роста популяции переносчиков и надоедливых комаров (Diptera: Culicidae). В настоящее время эти шины обнаруживаются только с помощью наземных поисков, поэтому интерполированная спектральная сигнатура геопривязанной, известной, положительной шины может помочь ускорить различение неизвестных геолокаций отработанных шин. Однако для ограничения критериев поиска сигнатуры необходима частотная и нечастотная количественная оценка биоэкологических пояснительных временных рядов ковариатов, статистически значимых для гиперпродуктивности комаров в местах обитания отработанных шин. Целью данного исследования была разработка итеративно интерполяционной геоспектральной биосигнатуры для обнаружения неизвестных, негеопробованных отработанных шин, способствующих распространению комаров. После построения различных регрессионных моделей мы обнаружили, что полевые гео-выборочные данные о количестве комаров имели отклонения от предположений регрессионного моделирования (т. е. коллинеарные и гетероскедастичные параметры). Таким образом, отрицательная биномиальная парадигма была использована для смягчения нарушений регрессионного анализа и для укрепления значения R2 модели. На основе результатов линейного анализа была создана спектральная сигнатура продуктивной среды обитания из многоспектральных полосовых изображений из данных спутникового сенсора WorldView-3. Затем сигнатура была применена в округе Хиллсборо, штат Флорида, для удаленного определения экогеографических геолокаций антропогенных мест обитания отработанных покрышек. Модель сигнатуры показала чувствительность 83% и специфичность 87%. В заключение, регрессионная и сигнатурная модели, построенные здесь, дали экономную, но точную оценку необнаруженных мест обитания отработанных покрышек, которые могут дать много комаров.