Mapping Riparian Habitat Availability in Canada's Agricultural Landscapes using Earth Observation
Notice bibliographique
Résumé
Riparian zones disproportionately increase biodiversity.Monitoring them should be prioritized for sustainability.Unfortunately, agricultural riparian zones are often highly modified, narrow, and heterogenous, making imagery classification and monitoring more challenging.The Canadian government operationally maps all agriculture -it would be ideal to include the adjacent riparian land.Several classification and masking methods were tested on riparian zones in three watersheds (Ontario and Prince Edward Island) using several thematic resolutions to determine an operational classification method.A pixel-based 60 m buffer method using 5 m imagery with reduced thematic resolution was successful for riparian classification and was used to demonstrate application of the Riparian Wildlife Habitat Availability on Farmland Indicator.Including riparian land in the annual crop inventory is not operationally feasible until the higher-resolution imagery becomes less expensive, as the riparian zone is often too narrow to spectrally separate riparian vegetation using lower resolution imagery. GlossaryAAFC -Agriculture and Agri-Food Canada -Canadian government agency associated with agriculture. ACI -Annual Crop Inventory -Every year AAFC creates a classified map from Earth observation data of all crops across Canada.Biodiversity -A measure of how many different species and the number of individuals present in an area. DRAPE -Digital Raster Acquisition Project for Eastern Ontario.EO -Earth Observation-Images or data of the Earth collected using sensors.Habitat Capacity -The amount of habitat available for species in a region.Indicator -A calculation, measurement, or product of simulation from a complex model, or simplified model from available important input variables that shows changes in the system. LiDAR -Light Detection and Ranging. MLC -Maximum Likelihood Classification -Supervised classification algorithm.MMU -Minimum Mapping Unit-Smallest group of pixels needed as input for classification. NIR -Near Infrared wavelength.Operational -Routine, feasible procedure.Riparian -Land adjacent to water features such as rivers, lakes, streams, and wetlands.Typically, there is a moisture gradient and unique vegetation associated with this region.Riparian Buffer -A strip of land adjacent to a water feature measured perpendicular to the shore or edge.Riparian Habitat -Any land adjacent to water or wetlands used by a species of interest.xvi RWHAFI -Riparian Wildlife Habitat Availability on Farmland Indicator -An AAFC metric of habitat based on riparian land cover adjacent to farmland and an expansion/subset of the WHAFI.Species Richness -The number of different species present in an area. WHAFI -Wildlife Habitat Availability on Farmland Indicator -An AAFC metric of habitat based on the annual crop inventory.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».