Relationship between airborne multispectral image texture and aspen defoliation
Notice bibliographique
Résumé
A Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI) multiresolution dataset, comprised of imagery with spatial resolutions of 60 cm, 1 m and 2 m, was used to asses the relationship between defoliation severity of aspen (Populus tremuloides Michx.) stands infested with the Bruce spanworm (Operophtera bruceata), the Leaf Area Index (LAI) of these stands and the CASI image components comprising of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and image texture. The study area was located in the foothills of the Alberta Canadian Rockies. Defoliation severity, LAI, and crown closure of the stands were measured on the ground. Multiple stepwise regression methods were used to develop relationships between the field and imagery data. Image texture derived from the grey-level co-occurrence matrix of the first principle component, or ‘brightness' image, was incorporated into the discriminant analysis of defoliation severity classes. The highest spatial resolution imagery outperformed the coarser image resolutions. The characteristics of the defoliation changed the spectral response of the moderately and severely defoliated stands considerably when compared to healthy stands. The following paper demonstrates that aspen defoliation severity can be detected with CASI image data, specifically through the incorporation of imagery spatial component captured by image texture.
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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 | 0,000 | 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 ».