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Enregistrement W2076383307 · doi:10.3390/rs4010194

Blanding’s Turtle (Emydoidea blandingii) Potential Habitat Mapping Using Aerial Orthophotographic Imagery and Object Based Classification

2012· article· en· W2076383307 sur OpenAlexafffundabout
Rebecca Barker, Douglas J. King

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurtle Biology and Conservation
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Ottawa
Mots-clésOrthophotoHabitatWetlandRemote sensingVegetation (pathology)GeographyThreatened speciesEcologyEnvironmental scienceCartographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blanding’s turtle (Emydoidea blandingii) is a threatened species under Canada’s Species at Risk Act. In southern Québec, field based inventories are ongoing to determine its abundance and potential habitat. The goal of this research was to develop means for mapping of potential habitat based on primary habitat attributes that can be detected with high-resolution remotely sensed imagery. Using existing spring leaf-off 20 cm resolution aerial orthophotos of a portion of Gatineau Park where some Blanding’s turtle observations had been made, habitat attributes were mapped at two scales: (1) whole wetlands; (2) within wetland habitat features of open water, vegetation (used for camouflage and thermoregulation), and logs (used for spring sun-basking). The processing steps involved initial pixel-based classification to eliminate most areas of non-wetland, followed by object-based segmentations and classifications using a customized rule sequence to refine the wetland map and to map the within wetland habitat features. Variables used as inputs to the classifications were derived from the orthophotos and included image brightness, texture, and segmented object shape and area. Independent validation using field data and visual interpretation showed classification accuracy for all habitat attributes to be generally over 90% with a minimum of 81.5% for the producer’s accuracy of logs. The maps for each attribute were combined to produce a habitat suitability map for Blanding’s turtle. Of the 115 existing turtle observations, 92.3% were closest to a wetland of the two highest suitability classes. High-resolution imagery combined with object-based classification and habitat suitability mapping methods such as those presented provide a much more spatially explicit representation of detailed habitat attributes than can be obtained through field work alone. They can complement field efforts to document and track turtle activities and can contribute to species inventory planning, conservation, and management.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,208 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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