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Enregistrement W2998888642 · doi:10.1017/wet.2020.8

Flowering leafy spurge (<i>Euphorbia esula</i>) detection using unmanned aerial vehicle imagery in biological control sites: Impacts of flight height, flight time and detection method

2020· article· en· W2998888642 sur OpenAlexaffabout
Xiaohui Yang, Anne M. Smith, Robert S. Bourchier, Kim Hodge, Dustin Ostrander

Notice bibliographique

RevueWeed Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBiological Control of Invasive Species
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeafyNoxious weedPerennial plantWeedAgronomyBiologyWeed controlBotanyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Leafy spurge, a noxious perennial weed, is a major threat to the prairie ecosystem in North America. Strategic planning to control leafy spurge requires monitoring its spatial distribution and spread. The ability to detect flowering leafy spurge at two biological control sites in southern Saskatchewan, Canada, was investigated using an unmanned aerial vehicle (UAV) system. Three flight missions were conducted on June 30, 2016, during the leafy spurge flowering period. Imagery was acquired at four flight heights and one or two acquisition times, depending on the site. The sites were reflown on June 28, 2017, to evaluate the change in flowering leafy spurge over time. Mixture tuned matched filtering (MTMF) and hue, intensity, and saturation (HIS) threshold analyses were used to determine flowering leafy spurge cover. Flight height of 30 m was optimal; the strongest relationships between UAV and ground estimates of leafy spurge cover ( r 2 = 0.76 to 0.90; normalized root mean square error [NRMSE] = 0.10 to 0.13) and stem density ( r 2 = 0.72 to 0.75) were observed. Detection was not significantly affected by the image analysis method (P &gt; 0.05). Flowering leafy spurge cover estimates were similar using HIS (1.9% to 14.8%) and MTMF (2.1% to 10.3%) and agreed with the ground estimates (using HIS: r 2 = 0.64 to 0.93, NRMSE = 0.08 to 0.25; using MTMF: r 2 = 0.64 to 0.90, NRMSE = 0.10 to 0.27). The reduction in flowering leafy spurge cover between 2016 and 2017 detected using UAV images and HIS (8.1% at site 1 and 2.7% at site 2) was consistent with that based on ground digital photographs (10% at site 1 and 1.8% at site 2). UAV imagery is a useful tool for accurately detecting flowering leafy spurge and could be used for routine monitoring purposes in a biological control program.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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