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Enregistrement W3035724301 · doi:10.20381/ruor-23117

Mapping Wild Leek with UAV and Satellite Remote Sensing

2019· dissertation· en· W3035724301 sur OpenAlexaboutno aff
Edmar Miglhorance

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRemote sensingSatelliteGeographyComputer scienceEnvironmental scienceAerospace engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wild leek (Allium tricoccum) is a spring ephemeral of northeastern North America. In the Canadian province of Quebec, it is listed as threatened due to human harvesting, and in Gatineau Park its presence is used as an indicator of human impact. Wild leek grows in patches on the forest floor, and before the tree canopy develops its green leaves are clearly visible through the bare branches of deciduous forests, allowing it to be observed with optical remote sensing. This study developed and tested a new method for monitoring wild leek across large geographic areas by integrating field observations, UAV video, and satellite imagery. Three-cm resolution orthomosaics were generated for five <0.1 km2 sites from the UAV video using Structure-from-Motion, segmented, and classified into wild leek (WL) or other (OT) surface types using a simple greenness threshold. The resulting maps, validated using the field observations, had a high overall accuracy (F1-scores between 0.64 to 0.94). These maps were then used to calibrate a linear model predicting the per-pixel percentage cover of wild leek (%WL) from NDVI in the satellite imagery. The linear model calibrated for a Sentinel-2 image from 2018, covering all of Gatineau Park (~361 km2), allowed %WL to be predicted with an RMSE of 10.32. A similar model calibrated for a WorldView-2 image from 2018 was noisy (RMSE = 37.64), though much improved by resampling this image to match the spatial resolution of Sentinel-2, due to MAUP scale effect (RMSE = 13.06). Testing the potential for satellite-based monitoring of wild leek, the %WL prediction errors were similar when a new linear model was developed using the Sentinel-2 image from 2017 (RMSE = 12.84) and when the model calibrated with the 2018 Sentinel-2 image was applied to the 2017 satellite data (RMSE = 16.97). The linear models developed for the Sentinel-2 and WorldView-2 images from 2018 were used to map wild leek cover for Gatineau Park. Both images allowed production of similar wild leek maps that, based on field experience and visual inspection of the imagery, provide good descriptions of the actual distribution of wild leek at Gatineau Park.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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