Mapping urban vegetation cover using WorldView-2 imagery
Notice bibliographique
Résumé
There are clear indications that densification of built-up areas within cities and new developments in their outskirts, in conjunction with urban population activities, are at the origin of climate changes at the local level and have a direct impact on air and water quality. Densification of the vegetation cover is often mentioned as one of the most important means to mitigate the impacts of climate changes and to improve the quality of the urban environment. Decision making on vegetation cover densification presupposes that urban planners and managers know exactly the actual situation in terms of vegetation location, types and biomass. However, in many cities, inventories of vegetation cover are usually absent. This study examines the feasibility of an automatic system for vegetation cover inventory and mapping in urban areas based on WorldView-2 imagery. The city of Laval, Canada, was chosen as the experimental site. The principal conclusions are as follows: a) conversion of digital counts to ground reflectances is a crucial step in order to fully exploit the potential of WV-2 multispectral images for mapping vegetation cover and recognizing vegetation classes; b) the combined use of NDVIs computed using the three infrared available bands and the red band provides an accurate means of differentiating vegetation cover from other land covers; and c) it is possible to separate trees from other vegetation types and to identify tree species even in dense urban areas using spectral signature characteristics and segmentation algorithms.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».