Mapping sub-pixel forest cover in Europe using AVHRR data and national and regional statistics
Notice bibliographique
Résumé
There are few examples of satellite-derived land cover maps dedicated specifically to the pan-European area, and even less to Europe's forested land. In an effort to remedy this situation and produce a consistent and comparable forest database for the pan-European area, attempts are made to utilize both spatial information derived from satellite data and more traditional statistical data. This paper discusses the results of combining spectral information derived from the National Oceanic and Atmospheric Administration advanced very high resolution radiometer (NOAA AVHRR) and official statistical forest data acquired at national and regional levels. Forest probability estimates derived from an AVHRR mosaic of Europe are conjoined with official statistics in an iterative calibration procedure. The resulting database consists of maps of forest‐non-forest for the European Union (EU) and a more detailed database distinguishing the probable proportion of coniferous forest, broadleaf forest, and mixed woodland within each AVHRR pixel for France and Finland. In the latter case, regional statistics are used in the calibration procedure. An area-weighted root mean square error of 7.3% and 4.3%, respectively, was found when comparing the calibrated estimates with the Coordination of Information on the Environment (CORINE) Land Cover and the CORINE with the original AVHRR mosaic (before calibration) for 14 countries of the EU. It was found that for France, the AVHRR-derived forest database tended to underestimate the total forest area for the temperate zones, whereas Mediterranean regions (dominated by so-called other wooded land) tend to be overestimated. It appeared that overestimates of the total forest area in Finland were likely to arise from overestimates in the area of broadleaf woodland. The technique provides an innovative approach to combining statistical data with spatial information in a way so as to add value to both satellite-derived and "ground-based" statistical information.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».