Distinguishing between two canopy-forming kelp species (Macrocystis sp. and Nereocystis sp.) on the central coast of British Columbia using object-based image analysis with WorldView-2 pansharpened imagery
Notice bibliographique
Résumé
Canopy-forming kelp, which include giant kelp (Macrocystis integrifolia) and bull kelp (Nereocystis luetkeana) have been identified as ecologically significant species on the coast of British Columbia (BC). Giant kelp and bull kelp provide crucial habitat for multiple fish and invertebrate species, and they play a key role in nearshore nutrient and flow regimes. The spatial distribution of both kelp species is a crucial and currently missing input for marine protected area network planning and long-term ecological research. An ongoing collaboration between the Hakai Institute, based on the Central Coast of BC, and the Pacific Region of Fisheries and Oceans Canada, seeks to examine the application of satellite imagery for mapping kelp extent on the BC coast. A primary objective of this research is to determine whether object-based image analysis (OBIA) could be used to differentiate and delineate the extent of both giant and bull kelp using high resolution satellite imagery. A subset of pansharpened WorldView-2 imagery (0.5 m resolution) was selected for a region (McMullin Island group) on the Central Coast of BC where both species are known to be present. Knowledge of the region is extended via available field data and local ecological knowledge. While bull kelp and giant kelp have very similar spectral signatures (both are brown algae), they have very different morphologies. These morphological differences indicate that texture analysis would be best for species differentiation. Using recursive feature elimination, image feature variables (both spectral and textural) showed high differentiation between species. These variables were used as inputs for OBIA using eCognition software to test four scales of image segmentation and three different image classifiers. The results of our study demonstrate high classification accuracy for mapping bull and giant kelp. We obtained user's and producer's accuracies greater than 90% for both kelp species using a random forest classifier. We also observed an effect of the scale of image segmentation on the results of the classifications. Overall, these methods and results demonstrate a first and novel instance of the application of OBIA for mapping multiple co-occurring species of canopy-forming kelp. Future research will include examining the effects of tide height and geographical location as well as developing methods for modelling kelp biomass.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».