An Object-Based Image Analysis Workflow for Monitoring Shallow-Water Aquatic Vegetation in Multispectral Drone Imagery
Notice bibliographique
Résumé
High-resolution drone aerial surveys combined with object-based image analysis are transforming our capacity to monitor and manage aquatic vegetation in an era of invasive species. To better exploit the potential of these technologies, there is a need to develop more efficient and accessible analysis workflows and focus more efforts on the distinct challenge of mapping submerged vegetation. We present a straightforward workflow developed to monitor emergent and submerged invasive water soldier (Stratiotes aloides) in shallow waters of the Trent-Severn Waterway in Ontario, Canada. The main elements of the workflow are: (1) collection of radiometrically calibrated multispectral imagery including a near-infrared band; (2) multistage segmentation of the imagery involving an initial separation of above-water from submerged features; and (3) automated classification of features with a supervised machine-learning classifier. The approach yielded excellent classification accuracy for emergent features (overall accuracy = 92%; kappa = 88%; water soldier producer’s accuracy = 92%; user’s accuracy = 91%) and good accuracy for submerged features (overall accuracy = 84%; kappa = 75%; water soldier producer’s accuracy = 71%; user’s accuracy = 84%). The workflow employs off-the-shelf graphical software tools requiring no programming or coding, and could therefore be used by anyone with basic GIS and image analysis skills for a potentially wide variety of aquatic vegetation monitoring operations.
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.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».