Using high spatial resolution hyperspectral imagery to map intertidal habitat structure in Hood Canal, Washington, U.S.A.
Notice bibliographique
Résumé
AbstractAn understanding of the distribution and structure of discontinuous nearshore habitats is critical to effectively manage estuarine resources, especially migratory and mobile nekton that may depend on the integrity of shallow-water environments. We used 19-band compact airborne spectrographic imager (CASI) imagery, collected at 1.5 m spatial resolution, to map two cover classes of eelgrass (Zostera marina) and six other estuarine habitat classes along 64 km of the intertidal shoreline of Hood Canal in the Pacific Northwest, United States. We used control points derived from digital orthoquads (DOQ) and a differential global positioning system (GPS) to geometrically correct CASI flight lines to within 4.3–23.5 m root mean square error (RMSE). After unsupervised and supervised classification, we found good correspondence between classified eelgrass polygons and field training and ground-truthing data. Although this was not the focus of our habitat mapping, the same was true for most of the other habitat classes, except for oyster beds, which were difficult to separate from the wet sand–gravel–cobble class. We are encouraged by the ability of CASI to produce spatially accurate, high-resolution descriptions of intertidal habitat structure. Results from this study will become the foundation of a broader study to develop a quantitative index of essential habitat quality for migrating juvenile summer chum salmon (Oncorhynchus keta) in Hood Canal. When CASI image processing is complete, fisheries scientists–managers will be able to effectively evaluate estuarine landscape patterns at a spatial scale appropriate for migrating juvenile summer chum salmon.Une connaissance de la distribution et de la structure des habitats côtiers discontinus est essentielle pour gérer efficacement les ressources estuariennes, spécialement les nectons migratoires et mobiles qui peuvent dépendre de l'intégrité des environnements en eau peu profonde. Nous avons utilisé des images à 19 bandes du capteur « compact airborne spectrographic imager » (CASI) acquises à une résolution spatiale de 1,5 m pour cartographier deux classes de couvert de zostères marines (Zostera marina) et six autres classes d'habitats estuariens sur une distance de 64 km le long de la zone intertidale du Canal Hood, dans le Pacific Northwest, aux États-Unis. Nous avons utilisé des points de contrôle dérivés des « digital orthoquads » (DOQ) et des données de système de positionnement global différentiel (GPS) pour corriger géométriquement les lignes de vol CASI en fonction d'une erreur quadratique moyenne (RMSE) réduite variant de 4,3–23,5 m. Après l'application d'une classification non dirigée et dirigée, nous avons trouvé une bonne correspondance entre les polygones classifiés de zostères marines et les données d'échantillonnage et de réalité de terrain acquises au sol. Même si cela ne constituait pas l'objet de notre cartographie des habitats, cette même observation s'appliquait également à la majorité des autres classes d'habitats, à l'exception des bancs d'huîtres qui étaient difficiles à séparer de la classe sable–gravier–galets humides. Nous sommes encouragés par l'habileté du capteur CASI à produire des descriptions spatialement précises et à haute résolution de la structure des habitats en zone intertidale. Les résultats de cette étude constitueront la base d'une étude plus vaste pour développer un indice quantitatif de la qualité essentielle des habitats pour les saumons chums juvéniles d'été en migration (Oncorhynchus keta) dans le Canal Hood. Lorsque le traitement des images CASI sera complété, les scientifiques–gestionnaires des pêcheries seront capables d'évaluer efficacement les patrons des paysages estuariens à une échelle spatiale appropriée pour les populations de saumons chums juvéniles d'été en migration.[Traduit par la Rédaction]
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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 ».