Characterization of morphological units in a small, forested stream using close-range remotely piloted aircraft imagery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Forested, gravel-bed streams possess complex channel morphologies which are difficult to objectively characterize. The spatial scale necessary to adequately capture variability in these streams is often unclear, as channels are governed by irregularly spaced features and episodic processes. This issue is compounded by the high cost and time-consuming nature of field surveys in these complex fluvial environments. In larger streams, remotely piloted aircraft (RPA) have proven to be effective tools for characterizing channels at high resolutions over large spatial extents, but to date their use in small, forested streams with closed forest canopies has been limited. This paper seeks to demonstrate an effective method for classifying channel morphological units in small, forested streams and for providing information on the spatial scale necessary to capture the dominant spatial morphological variability of these channels. This goal was achieved using easily extractable data from close-range RPA imagery collected under the forest canopy (flying height of 5–15 m above ground level; ma.g.l.) in a small (width of 10–15 m) stream along its 3 km of salmon-bearing channel. First, the accuracy and coverage of RPA for extracting channel data were investigated through a subcanopy survey. From these survey data, relevant cross-sectional variables (hydraulic radius, sediment texture, and channel slope) were extracted from high-resolution point clouds and digital elevation models (DEMs) of the channel and used to characterize channel unit morphology using a principal component analysis-clustering (PCA-clustering) technique. Finally, the length scale required to capture dominant morphological variability was investigated from an analysis of morphological diversity along the channel. The results demonstrate that subcanopy RPA surveys provide a viable alternative to traditional ground-based survey approaches for mapping morphological units, with 87 % coverage of the main channel stream bed achieved. The PCA-clustering analysis provided a comparatively objective means of classifying channel unit morphology with a correct classification rate of 85 %. An analysis of the morphological diversity along the surveyed channel indicates that reaches of at least 15 bankfull width equivalents are required to capture the channel's dominant morphological heterogeneity. Altogether, the results provide a precedent for using RPA to characterize the morphology and diversity of forested streams under dense canopies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».