Monitoring Linear Disturbance Footprint Based on Dense Time Series Landsat Imagery
Notice bibliographique
Résumé
Mapping linear disturbances, including pipelines, roads, and seismic lines created by resource exploration, traditionally relies on very high-resolution remote sensing data, which usually limits results to small operational areas. With increased availability of low-cost medium-resolution satellite data, complete information of linear disturbances may be monitored and reconstructed from processing time series images from more than 30 years archival data. In this study, we propose a novel approach to incorporate spectral, spatial, and temporal information for mapping and characterizing linear disturbances based on time series Landsat imagery. The mapping process involves 4 steps: line detection based on a multiscale directional template, line updating based on reappearance frequency, line connection using the Hough transform, and linear disturbance characterization. The proposed method was tested and evaluated over 4 sites in Alberta, Canada, with various linear densities for detecting and reconstructing linear disturbances from 1984–2013 using time series Landsat imagery. The results obtained by processing time series Landsat imagery have shown improved accuracy in detecting linear disturbances over that from single or multiple Landsat images. It is concluded that the strategy of integrating information from time series imagery has the potential to lead to improved operational mapping of linear disturbances.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».