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
Notice bibliographique
Résumé
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 > 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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».