Using Color-infrared Photography and GIS to Quantify Cattail Coverage in Wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Analyzing changes in habitat features at very large scales with GIS requires digital images with both high spatial and spectral resolutions. As part of an experiment to reduce blackbird (Icterinae) damage to sunflower in North Dakota, we used large-scale infrared photography to monitor regrowth of herbicide-treated cattail (Typha spp.) in wetlands used by roosting blackbirds. We aerially photographed the wetlands at 460-610 m above ground level. All photographs were taken vertically through a 38-cm diameter port in the floor of the plane's fuselage. We used a SLR 35-mm camera loaded with Kodak Ektachrome® Professional Infrared EIR film. The photographs were shot through a 24-mm lens; a Wratten #12 filter and haze filter were attached to the lens to counteract blue light effects and improve clarity. The ground cell resolution was ~ 1 m for the photographic images. To reduce distortion and shadowing of the ground features, photographs were taken nearly perpendicular to the wetlands on cloudless days from 1100 to 1400 h CT. Film speed was set manually at EI 100, the recommended speed for the AR-5 developing process used for infrared accuracy. Shutter speed and aperture settings were 1/500 sec and F-5.6, respectively. The developed images were scanned at 2,100 pixels/inch with a Polaroid® Sprint Scan 35 Plus. The scans were converted to Tagged Image Format files. File size was ~16MB. We used ArcView® 3.2a software with the Image Analysis extension to categorize pixels into four habitat features through a supervised classification. Annual changes in proportions of living cattail, dead cattail, open water, and floating vegetation were tracked from 1999- 2002. A pixel-based coordinate system was used to coregister raster images of wetlands across years. Changes in the proportions of categorized features were tracked through time by summarizing pixel counts between coregistered rasters. We suggest this approach of data acquisition and analysis when monitoring habitat changes at very large spatial scales.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».