
You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.
You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.
<script type="text/javascript">
<!--
document.write('<div id="oa_widget"></div>');
document.write('<script type="text/javascript" src="https://beta.openaire.eu/index.php?option=com_openaire&view=widget&format=raw&projectId=undefined&type=result"></script>');
-->
</script>
Linking field-based ecological data with remotely sensed data using a geographic information system in two malaria endemic urban areas of Kenya

Linking field-based ecological data with remotely sensed data using a geographic information system in two malaria endemic urban areas of Kenya
La technologie de télédétection fournit des images spectrales et thermiques détaillées de la surface de la terre à partir desquelles des indicateurs écologiques de substitution de processus complexes peuvent être mesurés. Les données de télédétection ont été superposées à des données entomologiques et écologiques humaines géoréférencées échantillonnées au hasard en avril et mai 2001 dans les villes de Kisumu (population ≈ 320 000) et Malindi (population ≈ 81 000), au Kenya. Des cellules de grille de 270 mètres × 270 mètres ont été utilisées pour générer des unités d'échantillonnage spatial pour chaque ville pour la collecte de données entomologiques et écologiques humaines sur le terrain. Les données satellitaires de l'imageur thermique multispectral (MTI) dans le spectre visible à une résolution de cinq mètres ont été acquises pour Kisumu et Malindi en février et mars 2001, respectivement. Les données MTI ont été ajustées et agrégées aux mailles de 270 mètres × 270 mètres utilisées dans l'échantillonnage sur le terrain à l'aide d'un système d'information géographique. L'indice de végétation de différence normalisé (NDVI) a été calculé et mis à l'échelle à partir des données MTI pour les cellules de grille sélectionnées. L'analyse de régression a été utilisée pour évaluer les associations entre les valeurs de l'IVDN et les variables entomologiques et écologiques humaines au niveau de la maille. La régression linéaire multivariée a montré qu'à mesure que la densité des ménages augmentait, le NDVI moyen des cellules de la grille diminuait (test F global = 9,81, df 3,72, valeur P = <0,01 ; R2 ajusté = 0,26). Compte tenu de la densité des ménages, le nombre d'habitats larvaires potentiels d'anophèles par maille a également augmenté avec l'augmentation des valeurs moyennes de NDVI de la maille (test F global = 14,29, df 3,36, valeur de P = <0,01 ; R2 ajusté = 0,51). Les valeurs NDVI obtenues à partir des données MTI ont été superposées avec succès sur des données entomologiques et écologiques humaines géoréférencées échantillonnées spatialement à une échelle de 270 mètres × 270 mètres. Les résultats démontrent que l'IVDN à une telle échelle était suffisante pour décrire les variations des paramètres entomologiques et écologiques humains dans les deux villes.
La tecnología de teledetección proporciona imágenes espectrales y térmicas detalladas de la superficie de la tierra a partir de las cuales se pueden medir indicadores ecológicos sustitutos de procesos complejos. Los datos de teledetección se superpusieron a datos entomológicos y ecológicos humanos georreferenciados muestreados aleatoriamente durante abril y mayo de 2001 en las ciudades de Kisumu (población ≈ 320.000) y Malindi (población ≈ 81.000), Kenia. Se utilizaron celdas de cuadrícula de 270 metros × 270 metros para generar unidades de muestreo espacial para cada ciudad para la recopilación de datos entomológicos y ecológicos humanos basados en el campo. Los datos satelitales del generador de imágenes térmicas multiespectrales (MTI) en el espectro visible a una resolución de cinco metros se adquirieron para Kisumu y Malindi durante febrero y marzo de 2001, respectivamente. Los datos de MTI se ajustaron y agregaron a las celdas de cuadrícula de 270 metros × 270 metros utilizadas en el muestreo de campo utilizando un sistema de información geográfica. El índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) se calculó y escaló a partir de los datos de MTI para las celdas de cuadrícula seleccionadas. El análisis de regresión se utilizó para evaluar las asociaciones entre los valores de NDVI y las variables ecológicas entomológicas y humanas a nivel de celda de cuadrícula. La regresión lineal multivariante mostró que a medida que aumentaba la densidad del hogar, disminuía el NDVI medio de la celda de la cuadrícula (prueba F global = 9,81, df 3,72, valor P = <0,01; R2 ajustado = 0,26). Dada la densidad doméstica, el número de hábitats larvarios anofelinos potenciales por celda de cuadrícula también aumentó con el aumento de los valores de la celda de cuadrícula media NDVI (prueba F global = 14.29, df 3,36, valor P = <0.01; R2 ajustado = 0.51). Los valores de NDVI obtenidos a partir de los datos de MTI se superpusieron con éxito sobre datos entomológicos y ecológicos humanos georreferenciados muestreados espacialmente a una escala de 270 metros × 270 metros. Los resultados demuestran que el NDVI a tal escala fue suficiente para describir las variaciones en los parámetros ecológicos entomológicos y humanos en ambas ciudades.
Remote sensing technology provides detailed spectral and thermal images of the earth's surface from which surrogate ecological indicators of complex processes can be measured. Remote sensing data were overlaid onto georeferenced entomological and human ecological data randomly sampled during April and May 2001 in the cities of Kisumu (population ≈ 320,000) and Malindi (population ≈ 81,000), Kenya. Grid cells of 270 meters × 270 meters were used to generate spatial sampling units for each city for the collection of entomological and human ecological field-based data. Multispectral Thermal Imager (MTI) satellite data in the visible spectrum at five meter resolution were acquired for Kisumu and Malindi during February and March 2001, respectively. The MTI data were fit and aggregated to the 270 meter × 270 meter grid cells used in field-based sampling using a geographic information system. The normalized difference vegetation index (NDVI) was calculated and scaled from MTI data for selected grid cells. Regression analysis was used to assess associations between NDVI values and entomological and human ecological variables at the grid cell level. Multivariate linear regression showed that as household density increased, mean grid cell NDVI decreased (global F-test = 9.81, df 3,72, P-value = <0.01; adjusted R2 = 0.26). Given household density, the number of potential anopheline larval habitats per grid cell also increased with increasing values of mean grid cell NDVI (global F-test = 14.29, df 3,36, P-value = <0.01; adjusted R2 = 0.51). NDVI values obtained from MTI data were successfully overlaid onto georeferenced entomological and human ecological data spatially sampled at a scale of 270 meters × 270 meters. Results demonstrate that NDVI at such a scale was sufficient to describe variations in entomological and human ecological parameters across both cities.
توفر تقنية الاستشعار عن بعد صورًا طيفية وحرارية مفصلة لسطح الأرض يمكن من خلالها قياس المؤشرات البيئية البديلة للعمليات المعقدة. تم وضع بيانات الاستشعار عن بعد على البيانات الحشرية والإيكولوجية البشرية ذات المرجع الجغرافي التي تم أخذ عينات عشوائية منها خلال شهري أبريل ومايو 2001 في مدينتي كيسومو (عدد السكان 320,000) وماليندي (عدد السكان 81,000)، كينيا. تم استخدام خلايا الشبكة التي يبلغ طولها 270 مترًا × 270 مترًا لتوليد وحدات أخذ العينات المكانية لكل مدينة لجمع البيانات الميدانية الحشرية والإيكولوجية البشرية. تم الحصول على بيانات الأقمار الصناعية للتصوير الحراري متعدد الأطياف (MTI) في الطيف المرئي بدقة خمسة أمتار لكيسومو وماليندي خلال شهري فبراير ومارس 2001 على التوالي. تم ملاءمة بيانات MTI وتجميعها إلى خلايا الشبكة 270 متر × 270 متر المستخدمة في أخذ العينات الميدانية باستخدام نظام المعلومات الجغرافية. تم حساب مؤشر الاختلاف المعياري للغطاء النباتي (NDVI) وقياسه من بيانات MTI للخلايا الشبكية المختارة. تم استخدام تحليل الانحدار لتقييم الارتباطات بين قيم مؤشر NDVI والمتغيرات البيئية الحشرية والبشرية على مستوى خلية الشبكة. أظهر الانحدار الخطي متعدد المتغيرات أنه مع زيادة كثافة الأسرة، انخفض متوسط مؤشر NDVI للخلية الشبكية (اختبار F العالمي = 9.81، df 3,72، قيمة P = <0.01 ؛ R2 المعدل = 0.26). نظرًا لكثافة الأسرة، زاد أيضًا عدد موائل يرقات الأنوفيلين المحتملة لكل خلية شبكية مع زيادة قيم متوسط مؤشر NDVI للخلية الشبكية (اختبار F العالمي = 14.29، df 3,36، P - value = <0.01 ؛ R2 المعدل = 0.51). تم تراكب قيم NDVI التي تم الحصول عليها من بيانات MTI بنجاح على البيانات الحشرية والإيكولوجية البشرية ذات المرجع الجغرافي التي تم أخذ عينات مكانية منها على مقياس 270 مترًا × 270 مترًا. تُظهر النتائج أن مؤشر NDVI على هذا النطاق كان كافيًا لوصف الاختلافات في المعلمات البيئية الحشرية والبشرية عبر كلتا المدينتين.
- Oklahoma City University United States
- Oklahoma City University United States
- University System of Ohio United States
- Tulane University United States
- Ames Research Center United States
RC955-962, Infectious and parasitic diseases, RC109-216, Grid cell, Normalized Difference Vegetation Index, Filter (signal processing), Remote Sensing, Sociology, Arctic medicine. Tropical medicine, Climate change, Linear regression, Global and Planetary Change, Vegetation Monitoring, Species Distribution Modeling and Climate Change Impacts, Global Analysis of Ecosystem Services and Land Use, Ecology, Geography, Ecological Modeling, Statistics, Remote Sensing in Vegetation Monitoring and Phenology, Remote sensing, Sampling (signal processing), Multivariate statistics, FOS: Sociology, Physical Sciences, Biomass Estimation, Regression analysis, Geographic information system, Geodesy, Cartography, Environmental data, Population, Environmental science, Animal ecology, FOS: Mathematics, Grid, Biology, Demography, Methodology, Spatial analysis, Computer science, FOS: Biological sciences, Environmental Science, Population density, Computer vision, Mathematics
RC955-962, Infectious and parasitic diseases, RC109-216, Grid cell, Normalized Difference Vegetation Index, Filter (signal processing), Remote Sensing, Sociology, Arctic medicine. Tropical medicine, Climate change, Linear regression, Global and Planetary Change, Vegetation Monitoring, Species Distribution Modeling and Climate Change Impacts, Global Analysis of Ecosystem Services and Land Use, Ecology, Geography, Ecological Modeling, Statistics, Remote Sensing in Vegetation Monitoring and Phenology, Remote sensing, Sampling (signal processing), Multivariate statistics, FOS: Sociology, Physical Sciences, Biomass Estimation, Regression analysis, Geographic information system, Geodesy, Cartography, Environmental data, Population, Environmental science, Animal ecology, FOS: Mathematics, Grid, Biology, Demography, Methodology, Spatial analysis, Computer science, FOS: Biological sciences, Environmental Science, Population density, Computer vision, Mathematics
3 Research products, page 1 of 1
citations This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).34 popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.Top 10% influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).Top 10% impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.Average
