Classification d'ortho-photographies numérisées pour une cartographie à grande échelle de la végétation terrestre
Notice bibliographique
Résumé
AbstractThe objective of the study is to produce a cartography of coastal vegetation based on ortho-images, using digitized infrared and color aerial photographs (of 1993), a Digital Elevation Model, and unsupervised classification processes. The ortho-rectification allows the combination of the infrared and color images with a geographic information database. Estimates from a cartographic validation index, indicate that, with or without taking in account the infrared image, the results of the classification are quite equivalent, with an averaged 70% accuracy. However, the identification of ligneous vegetation, based on the classification of main land-cover types applied to the color ortho-image, is 85% accurate. These results illustrate the significance of applied automated classification of ortho-images to the large-scale monitoring of dynamic vegetation processes.Cette étude préliminaire a pour objectif de réaliser une cartographie de la végétation littorale. Elle s'appuie sur la production d'ortho-photographies numérisées à partir de clichés anciens (1993) et d'un modèle numérique de terrain, ainsi que sur la mise en œuvre de procédures de classification non dirigée. L'ortho-rectification permet de combiner les deux émulsions disponibles (infra-rouge et couleur) avec le contenu d'une base d'information géographique. Les résultats des classifications, estimés par l'indice de validité cartographique, sont globalement équivalents, avec ou sans prise en compte de l'infra-rouge, et indiquent des performances moyennes (de l'ordre de 70 %). Toutefois, la détection des formations ligneuses, par une méthode de classification par grand type de milieu appliquée à l'image couleur est acceptable (validité de 85 %). Ce résultat préliminaire témoigne de l'intérêt des classifications automatiques d'ortho-photographies numérisées, pour le suivi à grande échelle des processus dynamiques tels que l'embroussaillement.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».