A Combined Method for Vegetation Classification Based on Visible Bands from UAV Images: A Case Study for Invasive Wild Parsnip Plants
Notice bibliographique
Résumé
Wild parsnip is an invasive plant that has serious health risks to humans due to the toxin in its sap. Monitoring its presence and spread has been challenging for conservation authorities due to its small size and irregular shape. On traditional remotely-sensed images acquired by satellites or airplanes, wild parsnip cannot be distinguished from other vegetation due to low spatial resolution of the imagery. Unmanned Aerial Vehicles (UAV) can obtain ultra-high resolution (UHR) imagery and have been used for vegetation-related monitoring in both environmental and agricultural applications in recent years. In this study, UAV images captured at Lemoine Point Conservation Area in Kingston, Ontario, are used to test a methodology for distinguishing wild parsnip. The objective of this study is to develop an efficient invasive wild parsnip classification workflow based on UHR digital UAV imagery. The challenge is that all processing options are based only on visible bands information (RGB) of the digital cameras on UAV, which means there is no infrared spectral information to use. The UAV image processing flow included image orientation, digital elevation model (DEM) and digital surface model (DSM) extractions, individual orthophoto production, and orthomosaic generation processing using Simactive’s software. Three vegetation indices and three texture features are calculated and the first two significant features are added to the mosaicked images. The Random Forest algorithm with relevant variables is used as the classifier to distinguish wild parsnip plants from other vegetation types. The optimal image resolution in parsnip analyses are undertaken by comparing accuracy assessments. The results provide an executable workflow to distinguish wild parsnip and show that UAV images, with a simple digital-light camera, are an appropriate and economic resource for small and irregular vegetation detection. The combined method yields reliable and valid outcomes in detecting wild parsnip plants and shows good performance in mapping vegetation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».