Mapping mixed and fragmented forest associations with high spatial resolution satellite imagery : capabilities and caveats
Notice bibliographique
Résumé
Satellite imagery such as Landsat has been in use for decades for many landscape and regional scale mapping applications, but has been too coarse for use in detailed forest inventories where stand level structural and compositional information is desired. Recently available high spatial resolution satellite imagery may be well suited to mapping fine-scale components of ecosystems, however, this remains an area of ongoing research. The first goal of this thesis was to assess the capacity of high spatial resolution satellite imagery to detect the variability in late seral coastal temperate rainforests in British Columbia, Canada. Using an object-based classifier, two hierarchical classification schemes are evaluated: a broad classification based on structural (successional) stage and a finer classification of late seral vegetation associations. The finer-scale classification also incorporates ancillary landscape positional variables (elevation and potential soil moisture) derived from Light Detection and Ranging (LiDAR) data, and the relative contribution of spectral, textural and landscape positional data for this classification is determined. Results indicate that late seral forests can be well distinguished from younger forests using QuickBird spectral and textural data. However, discrimination among late seral forest associations is challenging, especially in the absence of landscape positional variables. Classification accuracies were particularly low for rare forest associations. Given this finding, the objective of the third chapter was to explicitly examine the caveats of using high spatial resolution imagery to map rare classes. Classification accuracy is assessed in several different ways in order to examine the impact on perceived map accuracy. In addition, the effects on habitat extent and configuration resulting from post-classification implementation of a minimum mapping unit are examined. Results indicate that classification accuracies may vary considerably depending on the assessment technique used. Specifically, ignoring the presence of fine-scale heterogeneity in a classification during accuracy assessment falsely lowered the accuracy estimates. Further, post-classification smoothing had a large effect on the spatial pattern of rare classes. These findings suggest that routinely used image classification and assessment techniques can greatly impact mapping of rare classes.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».