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Enregistrement W2181099982 · doi:10.1614/wt-d-15-00038.1

Mapping of Scotch Broom (<i>Cytisus scoparius</i>) with Landsat Imagery

2015· article· en· W2181099982 sur OpenAlexaffabout
David A. Hill, Raj Prasad, Donald G. Leckie

Notice bibliographique

RevueWeed Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBroomVegetation (pathology)ShrubHabitatRemote sensingGeographyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methods were developed and tested for mapping the distribution of Scotch broom, an invasive shrub species expanding its range and disrupting native species and habitats in several parts of the world. During spring, the Scotch broom produces yellow flowers. Landsat imagery during the flower bloom period and during summer was acquired for several years for a study area on Vancouver Island, British Columbia, Canada. Ground-based reflectance measurements plus statistical separability tests were conducted to determine the effectiveness for identifying Scotch broom with Landsat spectral bands, band ratios, vegetation indices, and combinations of bloom and nonbloom imagery. Maximum likelihood classifications of three Scotch broom density classes (dense, ≥ 75% cover; moderate, 25 to 75%; low, 10 to 25%) and other land covers were run with various image and band sets and tested against independent reference sites. Accuracies of classifications using the better band combinations for moderate and dense Scotch broom patches combined were on the order of 80%, with unreliable results for sites of low Scotch broom density. Scotch broom patches less than 0.5 ha were often missed. Some commission error occurred (areas erroneously classified as Scotch broom). Suggested improvements are the use of time series of classifications over multiple years, incorporating knowledge of Scotch broom spread mechanisms or temperature and elevation limitations, and use of higher resolution satellites if the expense warrants it. Despite some limitations, a satellite-based remote sensing approach may be useful for aspects of Scotch broom management.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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