Object-based classification of a SPOT-4 image for mapping wetlands in the context of greenhouse gases emissions: the case of the Eastmain region, Québec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract(Studies on greenhouse gases (GHG) emitted by hydroelectric reservoirs have shown until now that the fate of carbon, following impoundment, seems to reach the fate of carbon in natural aquatic ecosystems after a decade or so. To adequately assess this assumption and then obtain the net GHG emissions from the Eastmain-1 hydroelectric reservoir, the carbon stock and GHG emissions from peatlands and different succession stages of forested areas need to be characterized prior to the reservoir impoundment. It is therefore important to characterize the carbon flow process (surface fluxes and sequestrated carbon) from these terrestrial systems prior to impoundment. The Canadian Wildlife Service of Environment Canada, Québec region, has developed an approach for mapping wetlands using Landsat/RADARSAT-1 satellite images. The method is based on image segmentation using the Definiens Professional software. The top-down object-based classification is based on the Canadian Wetland Classification System and quickly and precisely identifies ecologically meaningful wetland polygons. The main objective of this study is to produce a wetland map of the Eastmain River watershed using a SPOT-4 image aimed at identifying five classes of wetlands (bog, fen, marsh, swamp, shallow water) for a geographical unit of at least 1 ha, and to add to the peatland classes a description of their components, such as pool complexes and vegetation structures, to assign measured carbon values to these different peatland classes and scale up the data to obtain a regional carbon budget. The second objective of the study consists in determining whether SPOT-4 images can be used to map wetlands, using the object-based method developed with Landsat/RADARSAT-1 images, and if a finer spatial resolution would improve the wetland mapping results by adding information on wetland components. The SPOT-4 classification using the object-based method allowed the five main wetland classes to be identified in addition to pool complexes in three density classes (isolated, low density, and high density) and "bogs"/"fens" vegetation structure (treed or open) in peatland classes. Validation was done at two levels: (i) between the five classes of wetlands, and (ii) between pool complexes and vegetation structures. The overall accuracy was 81% for the first level and 75% for the second.Les travaux portant sur les émissions de gaz à effet de serre (GES) émanant des réservoirs hydro-électriques soutiennent, jusqu'à maintenant, qu'à la suite de l'inondation d'un territoire le sort du carbone dans un réservoir serait après plus de 10 ans similaire à celui se produisant dans les écosystèmes aquatiques naturels. Cependant, pour évaluer adéquatement les émissions de GES au réservoir hydroélectrique Eastmain-1, le bilan de carbone et les émissions GES des secteurs terrestres composés d'une mosaïque de milieux humides et de milieux forestiers à différents stades de succession ont été caractérisés avant la mise en eau du réservoir. Il importait donc de procéder à une caractérisation de la dynamique des flux de carbone des milieux humides du secteur terrestre avant la mise en eau du réservoir Eastmain. Le Service canadien de la faune d'Environnement Canada, région du Québec a développé une méthode de cartographie des terres humides utilisant les images des satellites Landsat et RADARSAT-1. La méthode de cartographie a recours à la segmentation des images à partir du logiciel Definiens professionnal de la compagnie Definiens. La classification basée sur les objets, du haut vers le bas, s'appuie sur le Système de classification des terres humides du Canada et permet d'identifier rapidement et précisément les polygones significatifs du point de vue de l'écologie des terres humides. L'objectif principal de ce projet est de fournir une cartographie des terres humides du secteur du bassin versant de la rivière Eastmain à partir d'une image SPOT-4. La cartographie vise à identifier cinq classes de terre humide, soit bog, fen, marécage, marais et eau peu profonde pour une unité géographique minimale de 1 ha, en ajoutant aux classes de tourbières la description de leurs composantes telles que les complexes à mares et la structure de la végétation. L'objectif secondaire de cette étude est de vérifier si une image SPOT-4 peut être utilisée pour la cartographie selon l'approche basée sur les objets développée avec les images Landsat/RADARSAT-1 et évaluer si la résolution spatiale plus fine permet d'améliorer la cartographie des terres humides en identifiant leurs composantes. La classification de l'image SPOT-4 selon l'approche basée sur les objets a permis d'identifier les 5 grandes classes de terres humides en plus des secteurs à mares en trois sous classes (isolée, densité moyenne et densité forte) ainsi que de distinguer dans la végétation des bogs et des fens, les milieux ouverts de ceux boisés. La validation des résultats a été faite à deux niveaux : (i) entre les cinq classes de terres humides et (ii) entre les complexes à mares et la structure de la végétation (ouverte vs. fermée). La précision globale est de 81 % pour le premier niveau tandis que le deuxième niveau donne une précision de 75 %.
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 | 0,000 | 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 ».