Automated analysis of aerial photographs and potential for historic forest mapping
Notice bibliographique
Résumé
Historic information regarding forest status is essential to management and conservation. Manual interpretation of aerial photography has long been the standard for forest inventory; however, manual interpretation can be subjective, inconsistent, and labor-intensive. This research compares automated techniques with manual interpretation results. First, we used an automated process (called segmentation) to delineate homogeneous stands of forests (or objects), analogous to the goal of manually delineating of polygons. Second, we used classification and regression tree (CART) analysis to classify polygons into the forest and terrain schemes used in British Columbia. Most characteristics of objects created via segmentation were similar to manually delineated polygons, as >70% of attributes were statistically similar across local, polygon, and landscape-level comparisons. Using manual interpretations for comparative reference, automated classifications produced overall accuracies ranging from 62% to 86% with per-class accuracies ranging from 0% to 96%. Automated methods yielded classifications meeting provincial overlap accuracy targets and helped identify classifications most suited to automation. Automated procedures have potential for aiding swift utilization of extensive historical photography archives with several caveats for future consideration. While automated techniques may never replicate all aspects of forest inventory classification, automated techniques may be valuable in assisting different phases of the process.
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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 | 0,000 | 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 ».