Evaluating Spatial and Seasonal Variability of Wetlands in Eastern Ontario Using Remote Sensing and GIS
Notice bibliographique
Résumé
Wetlands provide many ecological services, but are under threat from climate change and land modification amongst other stressors. The Ontario Ministry of Natural Resources (OMNR) currently uses the field-based Ontario Wetland Evaluation System (OWES) to assign scores to wetlands for planning and conservation purposes. These evaluations have been primarily from the field observer’s viewpoint, but were often augmented using analog air photo and/or digital ortho-photo interpretation. With such an approach overall spatial and temporal wetland dynamics were often overlooked or under represented. This research evaluated attributes in four wetland complexes through three seasons using remote sensing data. Landsat 5 Thematic Mapper (TM, 30m) Radarsat-2 (8m), and WorldView-2 (0.5-2m) imagery were acquired, and several types of image metrics (e.g. vegetation indices, texture, and object metrics) were evaluated in mapping 14 OWES attributes. Differences were found in overall and specific class related accuracies for all 14 attributes of interest depending upon time of year, location, and/or data used. Eight attributes were successfully assessed using existing data or data developed using the methods of this research. Scores derived for four of those attributes were equivalent to the OWES field-measured scores. Some general technical conclusions from the research were that high resolution optical imagery provided higher overall accuracies for most attributes of interest. Coarse resolution optical imagery had higher overall accuracy for the attribute Open Water Type. Radar-based variables did not improve overall accuracies, but the addition of these variables to the optical imagery object-based image analysis (OBIA) improved some individual class accuracies. With respect to season of image acquisition, spring or summer imagery produced the highest accuracies. These results support an overview perspective with a top-down investigative approach for wetlands analysis in that they expose the inconsistencies and some consistencies in results between sites, between imagery types and/or at different times of year.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».