Applying Airborne LiDAR to Map Salt Marsh Inland Boundaries
Notice bibliographique
Résumé
The determination of rates and stocks of carbon storage in salt marshes, as well as their protection, require that we know where they and their boundaries are. Marsh boundaries are conventionally mapped through recognition of plant communities using aerial photography or satellite imagery. We examined the possibility of substituting the use of 1 m resolution LiDAR-derived digital elevation models (DEMs) and tidal elevations to establish salt marsh upper boundaries on the New Brunswick coasts of the Gulf of St. Lawrence and the Bay of Fundy, testing this method at tidal ranges from ≤2 to ≥4 m. LiDAR-mapped marsh boundaries were verified with high spatial resolution satellite imagery and a subset through field mapping of the upland marsh edge based upon vegetation and soil characteristics, recording the edge location and elevation with a Differential Geographic Positioning System. The results show that the use of high-resolution LiDAR and tidal elevation data can successfully map the upper boundary of salt marshes without the need to first map plant species. The marsh map area resulting from our mapping was ~30% lower than that in the province’s aerial-photograph-based maps. However, the difference was not primarily due to the location of the upper marsh boundaries but more so because of the exclusion of mudflats and large creeks (features that are not valued as carbon sinks) using the LiDAR method that are often mapped as marsh areas in the provincial maps. Despite some minor limitations, the development of DEMs derived from LiDAR can be applied to update and correct existing salt marsh maps along extensive sections of coastlines in less time than required to manually trace from imagery. This is vital information for governments and NGOs seeking to conserve these environments, as accurate mapping of the location and area of these ecosystems is a necessary basis for conservation prioritization indices.
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 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) | 0,001 | 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 ».