Environmental land-cover classification for integrated watershed studies: Cape Bounty, Melville Island, Nunavut
Notice bibliographique
Résumé
Thematic maps developed from remote sensing data are extremely useful for designing intensive field studies, particularly for large areas that are logistically challenging to access. The integrated watershed studies at the Cape Bounty Arctic Watershed Observatory (CBAWO), Melville Island, Nunavut, rely heavily on land cover for establishing sampling locations regardless of the type of research being conducted (e.g., permafrost degradation, greenhouse gas exchange, surface water chemistry, etc.). Here, we present an environmental land-cover classification of the CBAWO that was developed through an iterative process employing parametric and non-parametric classification algorithms applied to WorldView-2 satellite data and topographic variables. The support vector machine classification of eight-band WorldView-2 spectral data and a topographic wetness index produced the highest classification accuracy for eight land-cover classes (overall classification accuracy: 90.7%; Kappa coefficient (κ): 0.89). This analysis also provided a more precise classification scheme, particularly in the context of the relationship between vegetation type and moisture regime. The environmental land-cover classification derived will better inform future integrated studies of the watershed and allow for upscaling of site-level characteristics to the watershed-scale using the updated vegetation classes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».