评估基于人工智能的系统在亚洲、欧洲和北美部分国家可持续固体废物管理中的应用:一项系统综述
《Sustainability》:Assessing the Implementation of Artificial Intelligence-Based Systems for Sustainable Solid Waste Management in Selected Countries in Asia, Europe and North America: A Systematic Review
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时间:2026年08月28日
来源:Sustainability 4.1
摘要
可靠的土壤覆盖监测通过识别持续的土壤退化和土壤功能的丧失,支持可持续的土地管理。本研究评估了CLC+骨干层(CLC+ BB)、不透水密度(IMD),以及基于爱沙尼亚地形数据库(ETD)推导的对象代理指标。在全国范围内,对多个可用参考年份的估算数据进行了比较,并对2021年进行了1500个正射影像解译的10×10米单位的分层样本评估。另一项基于概率的庭院评估则检验了ETD推导代理指标的遗漏情况及其对操作面定义的敏感性。各数据集产生的面积估算和时间模式差异显著:2021年,直接全国估算范围从IMD的330.1平方公里到CLC+ BB的715.0平方公里,而更广泛的基于参考的估算值为732.3平方公里(95%置信区间:643.6–882.4平方公里)。CLC+ BB与参考总量之间的相似性掩盖了遗漏误差和误分类误差。在更广泛的定义下,私人庭院中ETD代理指标的估算遗漏率为2.6%(95%置信区间:2.0–3.2%),生产庭院中为26.5%(18.9–34.7%)。缩小定义范围后,两种庭院类型的估算值按相似比例下降,但在生产庭院中产生了更大的绝对减少量。研究结果支持将欧洲产品、国家数据以及基于参考的验证相结合,以实现对可持续土地管理和土壤保护的综合监测。
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