Recognition and Possible Remediation of Automated Tree Delineations with Multiple Isolations per Tree (Split Cases) on High-Resolution Imagery
Notice bibliographique
Résumé
Individual tree crown analysis from high-resolution imagery is gaining greater use in forest applications. Automated crown delineations (isols) that are poor can cause errors in species classification and inventory estimates. This study explores the issue of recognizing split cases (e.g., tree crowns oversegmented into several isols) and demonstrates 3 remediation procedures to improve delineations. Several methods for identifying split cases are proposed, but a conceptual framework for a template-matching approach is developed further. Candidate split cases are identified where there is a good match of a template model representing the appearance of trees with the imagery, and several isols are within the template. Candidates are further analyzed through evidence such as isol shape, species class, and match of templates centered on each isol. Procedures were demonstrated with a typical individual crown isolation on 40 cm multispectral imagery of a mixed species forest in northeastern Ontario. The process showed useful effectiveness in improving the isolation, with expected omission rates of 15%–20% and 25%–30% false alarms. Overall, almost all true split cases recognized had improved crown delineations. The work shows that approaches for recognizing and remediating split cases are possible, but will have to be complex and consider multiple evidence.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».