Google Earth Engine, Open-Access Satellite Data, and Machine Learning in Support of Large-Area Probabilistic Wetland Mapping
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Modern advances in cloud computing and machine-leaning algorithms are shifting the manner in which Earth-observation (EO) data are used for environmental monitoring, particularly as we settle into the era of free, open-access satellite data streams. Wetland delineation represents a particularly worthy application of this emerging research trend, since wetlands are an ecologically important yet chronically under-represented component of contemporary mapping and monitoring programs, particularly at the regional and national levels. Exploiting Google Earth Engine and R Statistical software, we developed a workflow for predicting the probability of wetland occurrence using a boosted regression tree machine-learning framework applied to digital topographic and EO data. Working in a 13,700 km2 study area in northern Alberta, our best models produced excellent results, with AUC (area under the receiver-operator characteristic curve) values of 0.898 and explained-deviance values of 0.708. Our results demonstrate the central role of high-quality topographic variables for modeling wetland distribution at regional scales. Including optical and/or radar variables into the workflow substantially improved model performance, though optical data performed slightly better. Converting our wetland probability-of-occurrence model into a binary Wet-Dry classification yielded an overall accuracy of 85%, which is virtually identical to that derived from the Alberta Merged Wetland Inventory (AMWI): the contemporary inventory used by the Government of Alberta. However, our workflow contains several key advantages over that used to produce the AMWI, and provides a scalable foundation for province-wide monitoring initiatives.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 découle