Remote sensing of natural disturbance caused by insect defoliation and dieback: a review
Notice bibliographique
Résumé
Preface The objective of this report is to review the requirements for disturbance information, the manifestation of damage patterns that may be encountered, and to provide an overview of remote sensing sensors and change detection methods that have been, or could be applied to mapping of insect defoliation and aspen dieback. It was developed with financial support from the Canadian Space Agency (CSA) by the Canadian Forest Service (CFS) and the Canada Centre for Remote Sensing (CCRS) as part of a Government-Related Initiatives Program (GRIP) project entitled "Gauging the Health of Canada's Forests: Accounting for Insect Defoliation and Dieback in the Indicators of Sustainability for Canadians". The report was first submitted as a deliverable to the CSA in 2007 and reviews the utility of both optical and radar remote sensing sensors and change detection approaches. For this release of the report as a Geomatics Canada Open File, the text was revised in part to relay major developments regarding the availability of satellite sensors and change detection methods in particular. A comprehensive review of literature published after 2007 was beyond the scope of the revision. A recent review paper by Hall et al. (2016) draws from this report but is limited to a discussion of the utility of optical sensor systems and change detection methods.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».