Remote Sensing for Detecting and Mapping Flowering Rush: A Case Study in the Ottawa National Wildlife Refuge (ONWR), Ohio
Notice bibliographique
Résumé
Predicting and mapping invasive wetland plant species is an important process for future management decisions and strategies.Controlling and mapping such plant species requires robust methods that are applicable at different ecological scales to map and monitor their spread.In particular, this study tested the feasibility of classification tree analysis (CTA) by using a high resolution Applanix 439 Digital Sensor System (DSS) aerial imagery (< 20 cm) and linear spectral unmixing (LSU) analysis by using Landsat Thematic Mapper (TM) data to produce different distribution maps of invasive flowering rush (Butomus umbellatus L.) potential in the Ottawa National Wildlife Refuge (ONWR) wetlands, in Northwest Ohio.The classification accuracy from CTA maps derived from different splitting rules wasevaluated by kappa statistics.The overall accuracy within the different runs varied between 35 to 56 % while the "Gini" splitting rule had the best performance.The endmembers from the best CTA performing map were utilized by the LSU method for estimating sub-pixel endmember fractions at a broader geographical scale.The results derived from the aerial imagery were slightly better than those from the Landsat imagery, as the goodness of fit between the flowering rush fraction map and the data measured in the field was lower.This study was intended to demonstrate the potential for flowering rush mapping over larger area using knowledge developed from smaller geographical scale using high resolution imagery.Results indicate that both methods show promising results for the prediction of flowering rush, but additional research iv that encompass different field data collection techniques, datasets of imagery and modeling methods need to be explored.v I dedicate this to my mother MarieAnne, my father Bob, and to my brothers Bob Jr, Cilvani and Dilano.Thank you for all of your love, support, and encouragement.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».