Classification of<i>Typha</i>-dominated wetlands using airborne hyperspectral imagery along Lake Ontario, USA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Shoreline wetlands along Lake Ontario are valuable, multi-functional resources that have historically provided large numbers of important ecosystem goods and services. However, alterations to the lake’s natural hydrologic regime have impacted traditional meadow marsh in the wetlands, resulting in competition and colonization by dense and aggressive Typha angustifolia and Typha x glauca (Cattails). The shift to a Typha-dominated landscape resulted in an array of negative impacts, including increased Typha density, substantial decreases in plant species richness and diversity, and altered habitat and changes in associated ecosystem services. Successful long-term adaptive management of these wetland resources requires timely and accurate monitoring. Historically, wetland landscapes have been surveyed and mapped using field-based surveys and/or photointerpretation. However, given their resource- and cost-intensive nature, these methods are often prohibitively time- and labor-consuming or geographically limited. Other remote sensing applications can provide more rapid and efficient assessments when evaluating wetland change trajectories or analyzing direct and indirect impacts across larger spatial and temporal scales. The primary goal of this study was to develop and describe methodology using U.S. Army Corps of Engineers National Coastal Mapping Program hyperspectral imagery, light detection and ranging data, and high-spatial resolution true-color imagery to provide updated wetland classifications for Lake Ontario coastal wetlands. This study used existing field-collected vegetation survey data (Great Lakes Coastal Wetland Monitoring Program), ancillary imagery, and existing classification information as training data for a supervised classification approach. These data were used along with a generalized wetland schema (classes based on physical and biological gradients: elevation, Typha, meadow marsh, mixed emergent, upland vegetation) to generate wetland classification data with Kappa values near 0.85. Ultimately, these data and methods provide helpful knowledge elements that will allow for more efficient inventorying and monitoring of Great Lake resources, forecasting of resource condition and stability, and adaptive management strategies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».