Feasibility of using high‐resolution satellite imagery to assess vertebrate wildlife populations
Notice bibliographique
Résumé
Although remote sensing has been used for >40 years to learn about Earth, use of very high-resolution satellite imagery (VHR) (<1-m resolution) has become more widespread over the past decade for studying wildlife. As image resolution increases, there is a need to understand the capabilities and limitations of this exciting new path in wildlife research. We reviewed studies that used VHR to examine remote populations of wildlife. We then determined characteristics of the landscape and the life history of species that made the studies amenable to use of satellite imagery and developed a list of criteria necessary for appropriate use of VHR in wildlife research. From 14 representative articles, we determined 3 primary criteria that must be met for a system and species to be appropriately studied with VHR: open landscape, target organism's color contrasts with the landscape, and target organism is of detectable size. Habitat association, temporal exclusivity, coloniality, landscape differentiation, and ground truthing increase the utility of VHR for wildlife research. There is an immediate need for VHR imagery in conservation research, particularly in remote areas of developing countries, where research can be difficult. For wildlife researchers interested in but unfamiliar with remote sensing resources and tools, understanding capabilities and current limitations of VHR imagery is critical to its use as a conservation and wildlife research tool.
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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 | 0,034 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».