Automated surface water extraction from RapidEye imagery including cloud and cloud shadow detection
Notice bibliographique
Résumé
Mapped surface water extents represent fundamental geospatial information required by a large number of public and private sector stakeholders in Canada. Currently available surface water maps from Canada's National Hydrographic Network (NHN) are out-of-date in many locations in part due to the vintage of the maps themselves, and also because water extents are dynamic and changing. Previously, a significant amount of Canada's NHN base geospatial data was manually interpreted from airphotos and other sources of high-resolution imagery, which enabled detailed mapping but required significant human and financial resources. Satellite imagery can provide a cheaper alternative due to the free availability of certain data and potential for automated feature extraction. Freely available medium resolution data from sensors such as Landsat can provide information at a scale of 1:50 k while more detail is needed to map smaller water courses that can only be resolved from high resolution sensors (< 5 m) such as RapidEye. This Open File describes a robust, fully automated procedure to extract surface water from RapidEye imagery including cloud and cloud shadow screening, as a potential method to enhance future NHN updating. The method is applied to RapidEye imagery residing in the Government of Canada's image archive over the St-John, Red and Richelieu Rivers. Qualitative assessment of the Richelieu product shows high overall agreement with water features in Google Earth imagery and NHN, with errors stemming from spectral confusion with dark soil and urban shadow. Canada's RapidEye archive currently covers approximately 30 % of provinces while its 5 m spatial resolution provides a good compromise between detail and data volume that can be processed on modern workstations. Similar spectral bands available in other higher resolution satellite sensors (< 2 m) such as WorldView suggest more detailed surface water extents may become available using methods developed here and adapted to these sensors.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».