Ultrahigh‐resolution mapping of peatland microform using ground‐based structure from motion with multiview stereo
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microform is important in understanding wetland functions and processes. But collecting imagery of and mapping the physical structure of peatlands is often expensive and requires specialized equipment. We assessed the utility of coupling computer vision‐based structure from motion with multiview stereo photogrammetry (SfM‐MVS) and ground‐based photos to map peatland topography. The SfM‐MVS technique was tested on an alpine peatland in Banff National Park, Canada, and guidance was provided on minimizing errors. We found that coupling SfM‐MVS with ground‐based photos taken with a point and shoot camera is a viable and competitive technique for generating ultrahigh‐resolution elevations (i.e., <0.01 m, mean absolute error of 0.083 m). In evaluating 100+ viable SfM‐MVS data collection and processing scenarios, vegetation was found to considerably influence accuracy. Vegetation class, when accounted for, reduced absolute error by as much as 50%. The logistic flexibility of ground‐based SfM‐MVS paired with its high resolution, low error, and low cost makes it a research area worth developing as well as a useful addition to the wetland scientists' toolkit.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».