Evaluating Restoration Success on Lyell Island, British Columbia Using Oblique Videogrammetry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In degraded ecosystems where the impact on wildlife and the destruction of natural systems is high, restoration becomes a critical component of recovery. Monitoring restoration activities plays a key role in determining end points for restoration and assessing effectiveness. Appropriate monitoring of major systems, particularly in assessing vegetation reestablishment and slope stabilization, requires a long‐term commitment to annual assessment of change and improvement over time. However, intrinsic factors built into government or public management systems, such as budgeting and staffing limitations, limit the ability for long‐term monitoring of critical restoration projects. In the research reported in this article, we devised and assessed a new remote method for assessing restoration success and tested it on restoration and monitoring requirements in Lyell Island, British Columbia. We developed a system (the oblique data fusion system [ODFS]) to extract spatial information from oblique aerial video imagery. The ODFS enables low‐cost change detection and database updates at a range of operational scales. System tests show an absolute spatial accuracy on the order of ±2.1 m. The evaluation, based on digitized historical data, ground surveys, and the ODFS‐derived data, indicates that the landslide rate (new area/year) tapered off following treatment; after 5 years it had been reduced by a factor of 3 relative to the background rate. The recovery is deemed sufficient to initiate secondary restoration tasks. The evaluation demonstrates the accuracy and utility of the ODFS for long‐term monitoring of landscape restoration efforts, particularly in remote areas. In conclusion, this new innovative method shows considerable promise for park managers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».