Mapping of Scotch Broom (<i>Cytisus scoparius</i>) with Landsat Imagery
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».