Journal de télédétection et SIG

Abstrait

Binôme négatif avec une moyenne distribuée gamma non homogène pour la robustesse des valeurs de pseudo-régression R 2 des données de comptage de vecteurs immatures et de moustiques nuisibles pour une distinction optimale des sites de ponte de pneus usagés non géo-échantillonnés dans un habitat subtropical dans SAS ® /GIS à l'aide de données visibles et proches infrarouges Worldview-3 dans le comté de Hillsborough, en Floride

Dinh ETN et Jacob BG

Les pneus de camions poubelles sur des terrains non aménagés à proximité d'habitations humaines peuvent constituer une menace pour la santé publique, car ils peuvent constituer un habitat propice à la croissance de la population de moustiques vecteurs et nuisibles (Diptera : Culicidae). Ces pneus ne sont actuellement trouvés que par des recherches au sol, de sorte que la signature spectrale interpolée d'un pneu géoréférençable, connu et positif peut aider à accélérer la discrimination des géolocalisations inconnues de pneus usagés. Cependant, une quantification fréquentiste et non fréquentiste des covariables explicatives des séries chronologiques bioenvironnementales statistiquement significatives pour l'hyperproductivité des moustiques dans les habitats de pneus usagés est nécessaire pour limiter les critères de recherche de la signature. Cette étude visait à développer une biosignature géospectrale interpolative de manière itérative pour détecter les pneus usagés inconnus et non géoéchantillonnés propices à la propagation des moustiques. Après avoir construit divers modèles de régression, nous avons constaté que les données de comptage de moustiques échantillonnées sur le terrain présentaient des écarts par rapport aux hypothèses de la modélisation de régression (c'est-à-dire des paramètres colinéaires et hétéroscédastiques). Ainsi, un paradigme binomial négatif a été utilisé pour atténuer les violations de l'analyse de régression et pour renforcer la valeur R2 du modèle. Sur la base des résultats des analyses linéaires, une signature spectrale d'un habitat productif a été créée à partir d'images de bandes multispectrales provenant des données du capteur satellite WorldView-3. La signature a ensuite été appliquée dans le comté de Hillsborough, en Floride, pour déterminer à distance les géolocalisations écogéographiques des habitats de pneus usagés anthropiques. Le modèle de signature a montré une sensibilité de 83 % et une spécificité de 87 %. En conclusion, les modèles de régression et de signature construits ici ont fourni une estimation parcimonieuse mais précise des habitats de pneus usagés non découverts qui peuvent produire de nombreux moustiques.