リモートセンシングとGISのジャーナル

概要

フロリダ州ヒルズボロ郡の Worldview-3 可視および近赤外線データを使用して SAS ® /GISで亜熱帯生息地のジオサンプリングされていない廃タイヤ産卵場所を最適に識別するための、未成熟媒介蚊と迷惑蚊のカウントデータの疑似 R 2 回帰値の堅牢性を高めるための非均質ガンマ分布平均を持つ負の二項式

ディン・ETNとジェイコブ・BG

人間の住居近くの未開発の土地に捨てられた廃タイヤは、媒介蚊や迷惑蚊（双翅目：カ科）の増殖に適した生息地となる可能性があるため、公衆衛生上の脅威となる可能性があります。これらのタイヤは現在、地上での捜索によってのみ発見されているため、地理参照可能な既知の陽性タイヤの補間スペクトルシグネチャは、未知の廃タイヤの地理的位置の識別を促進するのに役立つ可能性があります。ただし、廃タイヤ生息地での蚊の過剰繁殖に統計的に有意な生物環境説明時系列共変量の頻度論的および非頻度論的定量化は、シグネチャの検索基準を制限するために必要です。本研究の目的は、蚊の繁殖につながる未知の地理サンプル採取されていない廃タイヤを検出するための、反復補間地理スペクトルバイオシグネチャの開発です。さまざまな回帰モデルを構築した後、フィールドでジオサンプリングされた蚊の数のデータは、回帰モデリングの仮定 (つまり、共線的および異分散的パラメータ) からの偏差を特徴としていることがわかりました。したがって、負の二項パラダイムを使用して、回帰分析の違反を軽減し、モデルの R2 値を強化しました。線形分析の結果に基づいて、WorldView-3 衛星センサー データのマルチスペクトル バンド画像から、生産的な生息地のスペクトル シグネチャが作成されました。次に、このシグネチャをフロリダ州ヒルズボロ郡に適用して、人為的な廃タイヤ生息地の生態地理的位置をリモートで特定しました。シグネチャ モデルの感度は 83%、特異度は 87% でした。結論として、ここで構築された回帰モデルとシグネチャ モデルは、多くの蚊を生み出す可能性のある未発見の廃タイヤ生息地を簡潔かつ正確に推定しました。