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Enregistrement W10536534

La télédétection comme source de données pour le modèle de simulation agroenvironnemental AnnAGNPS.

2005· article· fr· W10536534 sur OpenAlexaboutno aff
Jean-François Dolbec

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryHumanitiesGeographyArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'intensification de l'agriculture observée durant ces dernières années au Québec a entrainé des problèmes de pollution diffuse majeurs à la grandeur du territoire agricole. Les effets négatifs de cette forme de pollution se sont éventuellement fait sentir sur les cours d'eau sillonnant les terres affectées de plusieurs régions du Québec. La dégradation de la qualité de l'eau de ces rivières a des répercussions graves sur la qualité et la diversité de la faune et de la flore aquatique. Dans la région de Chaudières-Appalaches, la rivière Boyer, un cours d'eau où la pollution diffuse a été observée, confirme malheureusement le caractère préoccupant de cette pollution. La Boyer a effectivement été abandonnée par la majorité de sa population d'éperlans arc-en-ciel ainsi que plusieurs autres espèces de poisson. Dans le but de mieux comprendre les phénomènes liés à la pollution diffuse d'origine agricole, les modèles de simulation agroenvironnementaux constituent des outils puissants et efficaces. Pour cette raison, l'INRS-ETE a utilisé le modèle AnnAGNPS sur le bassin versant de la rivière Boyer et un de ses sous-bassins: la Boyer Nord. Ce projet de maîtrise a pour objectif principal d'évaluer les capacités de la télédétection pour identifier l'occupation du sol dans le but d'alimenter le modèle de simulation agroenvironnemental AnnAGNPS sur le bassin versant de la Boyer Nord. Il s'agit d'examiner la pertinence du recours à la télédétection pour obtenir des intrants servant au modèle lesquels sont obtenus traditionnellement par d'autres moyens (entrevues auprès des agriculteurs). Pour ce faire, deux sources d'images sont comparées, soit celles provenant du capteur ASTER de Terra et celles acquises par le capteur ETM+ du satellite Landsat-7. De plus, deux méthodes de classification d'images sont analysées, à savoir la méthode de classification floue par objet et la méthode du maximum de vraisemblance. Par la suite, le développement d'un protocole géomatique permet le transfert des données classifiées vers le modèle. Enfin, les sorties des simulations sont formatées afin de pouvoir les visualiser et les consulter dans un environnement SIG. De cette façon, les résultats des simulations sont géoréférencés sur l'ensemble du bassin versant de la Boyer Nord ce qui en facilite leur analyse. Les résultats obtenus démontrent que la télédétection constitue une alternative intéressante et prometteuse aux enquêtes terrain afin d'identifier l'occupation du sol sur le bassin versant de la Boyer Nord. Il faut cependant tenir compte de certaines contraintes. L'utilisation du capteur ASTER semble justifiée et comparable à l'emploi du capteur Landsat-7 ETM+ dans un contexte d'identification de l'occupation du sol d'un territoire à vocation agricole. Finalement, la recherche a révélé que la méthode de classification floue par objet s'avère efficiente et puissante par rapport à la méthode du maximum de vraisemblance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,173 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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