Individual Tree Crown (ITC) Delineation on Ikonos and QuickBird Imagery: the Cockburn Island Study. *
Notice bibliographique
Résumé
For forestry applications with high spatial resolution (< 1 m/pixel) imagery, an Individual Tree Crown (ITC) approach is generally preferable to pixel-based analyses. This paper presents preliminary results of ITC delineations using a valley following approach over Cockburn Island (Lake Huron, Ontario), first with an Ikonos image (100 cm/pixel), then with a QuickBird image (70 cm/pixel), to examine some of the benefits of the added spatial resolution. Six test areas, typically containing only one situation (i.e., big or small trees, deciduous or coniferous), were analysed on both images. For reference, local maxima (or Tree Top) analyses were also performed and are shown for both media. As expected, the results favour QuickBird with gains in areas of trees with narrow crown (less omission errors), better separation of tree clusters and finer delineation of crown boundaries. In general, the QuickBird image analysis produced 50% more tree crowns and is in closer agreement with its Tree Top counts. From visual inspection, it is obvious that a significant number of tree clusters remain. This work is part of a larger “proof of concept” project, done in collaboration with forestry and forest inventory companies, that intends to check if an ITC approach can lead to better forest management maps. The project will evaluate the automatic creation of forest stand polygons, their species composition (up to 10 species) and parameters such as stem density and crown closure, as well as, the synergistic effects of using a large scale photography (LSP) sampling strategy for volume estimation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».