Small unmanned aircraft: precise and convenient new tools for surveying wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Unmanned aircraft systems (UAS) could be of benefit for surveying wetlands, which often have spatially complex habitats that are challenging to navigate and assess at ground level. We used a small UAS to acquire aerial imagery and characterize land cover in a 128 ha wetland impoundment as part of a conservation study of the least bittern (Ixobrychus exilis). The method was successful in gathering sub-decimetre georeferenced imagery that clearly revealed the fine-scale water–vegetation interface and in which several types of vegetation could be distinguished and classified using spectral image analysis software. Simplified three-category land cover classifications obtained in this manner showed strong agreement with manual classification of random points in the imagery, as evidenced by a kappa coefficient of 87.19% (n = 600). Compared to cover estimates made during concurrent ground-based surveys in 30 sampling plots, UAS data yielded overall similar water–vegetation ratios, but proved more effectual for detecting small amounts of highly interspersed water. Significant differences (p = 0.004) in cover estimates of the dominant vegetation, cattail, were likely primarily due to limitations of ground-based surveys. Given the effective and convenient application of a UAS in this study, we recommend their further use in wetland-related research and management.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».