An ARC/INFO Macro Language (AML) Polygon Update Program (PUP) Integrating Forest Inventory and Remotely-Sensed Data
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉUn programme informatique, le programme PUP (Polygon Update Program), a été écrit en langage AML (ARC/INFO Macro Language) pour faciliter l'intégration dans un système d'information géographique (SIG) d'inventaire forestier d'images satellite classiftées des changements dans le paysage au Nouveau-Brunswick. Le code accepte les attributs définis par l'utilisateur et maintien un identificateur unique de polygone comme variable, le “polyid”, tout en convertissant les fichiers vectoriels SIG pour superposition sur l'image satellite dans un format de grille commun. La couche “polyid” est essentiellement une version sur grille des identificateurs des polygones du SIG fournissant un contexte spatial (un polygone et les attributs associés) aux valeurs de pixels superposées. Les données image classiftées sont lues et une base de règle est invoquée pour déterminer la correspondance entre les attributs des polygones de la grille dans le SIG et la classification de l'image. Le programme résume les changements à l'intérieur des polygones en fonction de la logique de la décomposition polygonale définie précédemment. Il est possible de reporter une étiquette dans une table d'attributs pour indiquer l'ampleur du changement détecté. La mise à jour est résumée en termes de “polyid”. de code d'espèce et de superficie de chaque peuplement forestier selon trots classes (faible, modéré, sévère). Le programme inclut une interface graphique pour l'utilisateur et la capacité de générer des fichiers détaillés d'exportation. Un exemple est donné pour illustrer une méthodologie et l'élaboration de la mise à jour des données d'inventaire forestier.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».