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Enregistrement W2794891691 · doi:10.1080/01431161.2018.1452075

Land cover 2.0

2018· article· en· W2794891691 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Remote Sensing · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensNatural Resources CanadaUniversity of British ColumbiaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésLand coverRemote sensingAdvanced very-high-resolution radiometerEarth observationContext (archaeology)Thematic MapperLand information systemComputer scienceCover (algebra)Earth system scienceThematic mapSatelliteData scienceLand useSatellite imageryGeographyLand managementCartographyGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interest in knowing more about the Earth's land cover and how it has changed over time motivated the mission and sensor design of early terrestrial remote sensing systems. Rapid developments in computer hardware and software in the last four decades have greatly increased the capacity for satellite data acquisition, downlink, dissemination, and end user science and applications. In 1992, Townshend reviewed the state of land cover mapping using Earth observation data at a pivotal point in time and in the context of years of research and practical experience with Landsat Thematic Mapper (TM), Satellite Pour l'Observation de la Terre (SPOT) High Resolution Visible (HRV) and Advanced Very-High-Resolution Radiometer (AVHRR) data, demonstrating the opportunities and information content possible with increased spatial, spectral, and temporal resolutions. Townshend characterized the state-of-the-art for land cover at that time, identified trends, and shared insights on research directions. Now, on the 25th anniversary of Townshend's important work, given numerous advances and emerging trends, we revisit the status of land cover mapping with Earth observation data. We posit that a new era of land cover analysis – Land Cover 2.0 – has emerged, enabled by free and open access data, analysis ready data, high performance computing, and rapidly developing data processing and analysis capabilities. Herein we characterize this new era in land cover information, highlighting institutional, computational, as well as theoretical developments that have occurred over the past 25 years, identifying the key issues and opportunities that have emerged. We conclude that Land Cover 2.0 offers efficiencies in information generation that will result in a proliferation of land cover products, reinforcing the need for transparency regarding the input data and algorithms used as well as adoption, implementation, and communication of rigorous accuracy assessment protocols. Further, land cover and land change assessments are no longer independent activities. Knowledge of land change is available to inform and enrich land cover generation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil0,741

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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