Revista de teledetección y SIG

Abstracto

Una regresión binomial negativa con una media distribuida gamma no homogénea para robustecer los valores de regresión pseudo R 2 de los datos de recuento de vectores inmaduros y mosquitos molestos para discernir de manera óptima los sitios de oviposición de neumáticos usados ​​no muestreados geográficamente en un hábitat subtropical en SAS ® /GIS utilizando datos visibles e infrarrojos cercanos de Worldview-3 en el condado de Hillsborough, Florida

Dinh ETN y Jacob BG

Los neumáticos de vehículos de desecho en terrenos no urbanizados cerca de viviendas humanas pueden representar una amenaza para la salud pública, ya que pueden proporcionar un hábitat adecuado para el crecimiento de la población de vectores y mosquitos molestos (Diptera: Culicidae). Estos neumáticos se encuentran actualmente solo a través de búsquedas terrestres, por lo que la firma espectral interpolada de un neumático georreferenciable, conocido y positivo puede ayudar a acelerar la discriminación de geolocalizaciones de neumáticos de desecho desconocidos. Sin embargo, se necesita una cuantificación frecuentista y no frecuentista de series temporales explicativas bioambientales que sean estadísticamente significativas para la hiperproductividad de mosquitos en hábitats de neumáticos de desecho para limitar los criterios de búsqueda de la firma. Este estudio tuvo como objetivo desarrollar una biofirma geoespectral interpolativa iterativa para detectar neumáticos de desecho desconocidos y no geomuestreados que propicien la propagación de mosquitos. Después de construir varios modelos de regresión, encontramos que los datos de recuento de mosquitos muestreados geográficamente en el campo presentaban desviaciones de los supuestos del modelo de regresión (es decir, parámetros colineales y heterocedásticos). Por lo tanto, se utilizó un paradigma binomial negativo para mitigar las violaciones del análisis de regresión y para robustecer el valor R2 del modelo. Con base en los resultados de los análisis lineales, se creó una firma espectral de un hábitat productivo a partir de imágenes de banda multiespectral de datos de sensores satelitales WorldView-3. Luego, la firma se aplicó en el condado de Hillsborough, Florida, para determinar de forma remota las geolocalizaciones ecogeográficas de los hábitats de neumáticos de desecho antropogénicos. El modelo de firma exhibió una sensibilidad del 83% y una especificidad del 87%. En conclusión, los modelos de regresión y firma construidos aquí proporcionaron una estimación parsimoniosa pero precisa de hábitats de neumáticos de desecho no descubiertos que pueden producir muchos mosquitos.