Use of unmanned aerial system to assess wildlife (<i>Sus scrofa</i>) damage to crops (<i>Zea mays</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Damage caused by ungulates to agricultural areas is difficult to evaluate because the real extent of the damage remains usually poorly described and potentially leads to conflicts. Recent advances in unmanned aerial systems (UAS) provide new versatile mapping and quantification possibilities in a wide range of applications. We used crop fields (Zea mays) damaged by wild boar (Sus scrofa) and compared the extent of the damage by means of three methods: (i) traditional ground-based assessment; (ii) UAS orthoimages with operator delineation; and (iii) UAS crop height model with automatic delineation based on height threshold. We showed for the first time that UAS can be applied for assessing damage of ungulates to agriculture. The two methods using UAS imagery provide coherent and satisfactory results and tend to underestimate the damage area when compared to in-use ground-based field expertise. However, we suggest that performance of UAS should further be tested in variable conditions to assess the broad application of this tool. Our study describes the potential of UAS as a tool for estimating more accurately the damage area and subsequently the compensation costs for wildlife damage. The proposed approach can be used in support of local and regional policies for the definitions of compensation for farmers.
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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 | 0,001 | 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 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 ».