Separating Mangrove Species and Conditions Using Laboratory Hyperspectral Data: A Case Study of a Degraded Mangrove Forest of the Mexican Pacific
Notice bibliographique
Résumé
Given the scale and rate of mangrove loss globally, it is increasingly important to map and monitor mangrove forest health in a timely fashion. This study aims to identify the conditions of mangroves in a coastal lagoon south of the city of Mazatlán, Mexico, using proximal hyperspectral remote sensing techniques. The dominant mangrove species in this area includes the red (Rhizophora mangle), the black (Avicennia germinans) and the white (Laguncularia racemosa) mangrove. Moreover, large patches of poor condition black and red mangrove and healthy dwarf black mangrove are commonly found. Mangrove leaves were collected from this forest representing all of the aforementioned species and conditions. The leaves were then transported to a laboratory for spectral measurements using an ASD FieldSpec® 3 JR spectroradiometer (Analytical Spectral Devices, Inc., USA). R2 plot, principal components analysis and stepwise discriminant analyses were then used to select wavebands deemed most appropriate for further mangrove classification. Specifically, the wavebands at 520, 560, 650, 710, 760, 2100 and 2230 nm were selected, which correspond to chlorophyll absorption, red edge, starch, cellulose, nitrogen and protein regions of the spectrum. The classification and validation indicate that these wavebands are capable of identifying mangrove species and mangrove conditions common to this degraded forest with an overall accuracy and Khat coefficient higher than 90% and 0.9, respectively. Although lower in accuracy, the classifications of the stressed (poor condition and dwarf) mangroves were found to be satisfactory with accuracies higher than 80%. The results of this study indicate that it could be possible to apply laboratory hyperspectral data for classifying mangroves, not only at the species level, but also according to their health conditions.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».