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Enregistrement W2075271931 · doi:10.1109/argo-geoinformatics.2013.6621920

AAFC annual crop inventory

2013· article· en· W2075271931 sur OpenAlexaffabout
Thierry Fisette, Patrick Rollin, Ziad Aly, Les Campbell, Bahram Daneshfar, P. Filyer, Adam N. H. Smith, Andrew Davidson, Jiali Shang, Ian Jarvis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrowing seasonAgricultureService (business)CropEnvironmental scienceAgricultural engineeringBusinessComputer scienceEnvironmental resource managementAgricultural scienceAgricultural economicsGeographyForestryMarketingEngineeringAgronomyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the state and trends in agriculture production is essential to combat both short-term and long-term threats to stable and reliable access to food for all, and to ensure a profitable agricultural sector. In 2007, Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC) took its first steps towards the development of an operational software system for mapping the crop types of individual fields using satellite observations. Focusing on the Prairie Provinces in 2009 and 2010, a Decision Tree (DT) based methodology was applied using optical (Landsat-5, AWiFS, DMC, SPOT) and radar (Radarsat-2) imagery. For the 2011 growing season and further years, this activity is extended to other provinces in support of a national crop inventory. At present, this approach can consistently deliver a crop inventory that meets the overall target accuracy of at least 85% at a final spatial resolution of 30m. To achieve full operational status, however, further development is required to optimize the data processing chain. Crop maps covering Canada's entire agricultural region are typically delivered eight months following the end of the growing season. To better meet the needs of AAFC and its partners, as well as those of potential new users, map delivery needs to be more timely. Indeed, there is considerable demand for two map products: an estimated within-season inventory (released during the growing season) as well as a final end-of-season inventory (released shortly after the end of the growing season). To this end, Earth Observation Service (EOS) staff is implementing a new and fully automated crop classifier that should significantly reduce production time. In 2012, the lack of affordable optical data forced AAFC to rely mostly on RADARSAT-2 data. This brings new challenges, given a doubling of the number of images as compared to 2011. In the coming years, new EO data (Landsat 8, Radarsat Constellation Mission, Sentinel-2) will have a significant positive impact on the quality of the AAFC crop inventory.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,023

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations129
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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