Methodologies for mapping the spatial extent and fragmentation of grassland using optical remote sensing
Notice bibliographique
Résumé
Grassland is an important part of the ecosystem in the Canadian prairies and its loss and fragmentation affect biodiversity, as well as water and carbon fluxes at local and regional levels.Over the years, native grasslands have been lost to agricultural activities, urban development and oil and gas exploration.This research reports on new methodologies developed for mapping the spatial extent of native grasslands to an unprecedented level of detail and assessing how the grasslands are fragmented.The test site is in the Newell County region of Alberta (NCRA).72 Landsat and 34 SPOT images from 1985 to 2008 were considered for the analysis.With an airport runway used as a pseudo-invariant feature (PIF), relative radiometric correction was applied to 17 Landsat and 8 SPOT images that included the same airport runway.All the images were classified using the Support Vector Machine (SVM) classification algorithm into grass land, crop, water and road infrastructure classes.The classification results showed an average of 98.2 % overall accuracy for Landsat images and SPOT images.Spatial extents and their temporal change were estimated for all the land cover classes after classifying the images.Fragmentation statistics were obtained using FRAGSTATS 3.3 software that calculated land cover pattern metrics (patch, class and landscape).Based on the available satellite image data, it is found that in Newell County there is almost no significant change found in the grassland and road infrastructure land cover in over two decades.Also, the fragmentation results suggest that fragmentation of grassland was not due to the result of road infrastructure.encouragement, guidance, infrastructure, funding and many very unique opportunities throughout the course of my program.Working with Dr. Phil has been a very intellectually stimulating and rewarding experience.I would also like to thank all the committee members, Dr. Karl Staenz, Dr. Anne M. Smith and Dr. Adriana Predoi-Cross for their help, encouragement and expertise.I would like to extend a special
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».