Object-based classification of very high resolution panchromatic images for evaluating recent change in the structure of patterned peatlands
Notice bibliographique
Résumé
AbstractAn airphoto survey carried out at the La Grande hydroelectrical complex (James Bay, Quebec) revealed numerous signs of degradation of patterned fens, with a decrease in terrestrial vegetation and increase in ponds, a process known as aqualysis. The principal goal of this study is to provide information on the present and past (the last 50 years) state of patterned peatlands, associated with the pattern of the aquatic and terrestrial compartments, and to evaluate their changing cover using remote sensing techniques. In this paper, we present a semi-automated, object-based method for QuickBird panchromatic image classification. The method emphasizes contextual information. We have also integrated texture images calculated in advance as supplementary data layers in the process of segmentation and classification. The validation of QuickBird image classification shows that the proposed method can delineate peatlands with 95% producer's accuracy and 88% user's accuracy. The overall classification accuracy in the peatlands is 81%. The same robust technique was applied to the aerial photographs taken in 1957. The classification of QuickBird images and aerial photographs was used to assess the structural development of patterned peatlands in the La Grande 3 sector over the last 50 years. The analysis shows an increase in aquatic areas for only two out of seven studied peatlands. To confirm our hypothesis of active aqualysis, additional image analysis is required from other areas of the La Grande hydroelectrical complex where the aqualysis process is more pronounced.Un inventaire aérien préliminaire effectué dans l'ensemble du complexe hydroélectrique La Grande (Baie de James, Québec) montre de nombreux signes de dégradation du compartiment terrestre (végétal) des fens structurés et sa transformation en compartiment aquatique. Ce processus de transformation des tourbières est appelé aqualyse. L'objectif principal de cette étude est de fournir information sur l'état actuel et récent (les dernières 50 ans) de tourbières structurées, concernant leurs compartiments aquatiques et terrestres, et d'évaluer le changement en utilisant la télédétection. Dans cet article, nous présentons une méthode basée objet semi-automatique de classification d'image panchromatique QuickBird. L'accent est mis sur l'information contextuelle. Nous avons aussi intégré des images texturales, calculées d'avance, comme information supplémentaire dans le processus de segmentation et de classification. La validation de la classification de l'image QuickBird montre que la méthode proposée peut détecter les milieux tourbeux avec une précision du producteur de 95 % et une précision de l'usager de 88 %. L'exactitude de classification globale dans les tourbières est de 81 %. Le même schéma robuste de classification a été appliqué à la mosaïque de photos aériennes de 1957. La classification d'image QuickBird et de photos aériennes nous a servi à évaluer l'évolution de la structure spatiale de tourbières structurées de la région La Grande-3 les 50 dernières années. L'analyse montre clairement une augmentation de la surface des classes aquatiques seulement chez deux des sept tourbières étudiées. Afin de confirmer notre hypothèse d'aqualyse active, nous devons aussi analyser les images d'autres régions du complexe hydroélectrique La Grande où l'aqualyse semble plus prononcée.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».