Mapping with confidence; delineating seagrass habitats using Unoccupied Aerial Systems (UAS)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is growing interest in the use of Unoccupied Aerial Systems ( UAS ) for mapping and monitoring of seagrass habitats. UAS provide flexibility with timing of imagery capture, are relatively inexpensive, and obtain very high spatial resolution imagery compared to imagery acquired from sensors mounted on satellite or piloted aircraft. However, research to date has focused on UAS applications for exposed intertidal areas or clear tropical waters. In contrast, submerged seagrass meadows in temperate regions are subject to high cloud cover and water column turbidity, which may limit the application of UAS imagery for coastal habitat mapping. To test the constraints on UAS seagrass mapping, we examined the effects of five environmental conditions at the time of UAS image acquisition (sun angle, tidal height, cloud cover, Secchi depth and wind speed) and five site characteristics (eelgrass patchiness and density, presence and density of non‐eelgrass submerged aquatic vegetation, sediment tone, eelgrass deep edge and site exposure) at 26 eelgrass ( Zostera marina ) monitoring sites in British Columbia, Canada. Eelgrass was delineated in UAS orthomosaics using object‐based image analysis, combining image segmentation with manual classification. Each site was ranked according to the analysts’ confidence in the delineated eelgrass. Robust Linear Regression revealed sun angle and ‘ theoretical visibility’ (an aggregate of tidal height, Secchi depth, and eelgrass deep edge conditions) to be the most important variables affecting mapping confidence. In general, ideal environmental conditions to obtain high confidence eelgrass mapping included: (1) sun angles below 40°; (2) positive theoretical visibility with Secchi depths >5 m; (3) cloud cover conditions of <10% or >90%; and (4) wind speeds less than 5 km h −1 . Additionally, high mapping confidence was achieved for sites with dense, continuous, and homogeneous eelgrass meadows. The results of this analysis will guide implementation of UAS mapping technologies in coastal temperate regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».