Characterizing the effect of small-scale topographic variability on co-existing native and invasive species in a heterogeneous grassland using airborne hyperspectral remote sensing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Characterizing the distribution, mechanism, and behaviour of invasive species is crucial to implementing an effective plan for the protection and management of native grassland ecosystems. Hyperspectral remote sensing has been used for mapping and monitoring invasive species at various spatial and temporal scales. However, most studies focus either on invasive tree species mapping or on the landscape-level using low-spatial resolution remote sensing imagery. These low-resolution images are not fine enough to distinguish individual invasive grasses, especially in a heterogeneous environment where invasive species are small, fragmented, and co-existing with native plants with similar color and texture. To capture the small yet highly dynamic invasive plants at different stages of the growing season and under various topography and hydrological conditions, we use airborne high-resolution narrow-band hyperspectral imagery (HrHSI) to map invasive species in a heterogeneous grassland ecosystem in southern Ontario, Canada. The results show that there is high spectral and textural separability between invasive species and between invasive and native plants, leading to an overall species classification accuracy of up to 89.6%. The combination of resultant species-level maps and the digital elevation model (DEM) showed that seasonality is the dominant factor that drives the distribution of invasive species at the landscape level, while small-scale topographic variations partially explain local patches of invasive species. This study provides insights into the feasibility of using HrHSI in mapping invasive species in a heterogeneous ecosystem and offers the means to understand the mechanism and behaviour of invasive species for a more effective grassland management strategy.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».