Automated quantification of floating wood pieces in rivers from video monitoring: a new software tool and validation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Wood is an essential component of rivers and plays a significant role in ecology and morphology. It can be also considered a risk factor in rivers due to its influence on erosion and flooding. Quantifying and characterizing wood fluxes in rivers during floods would improve our understanding of the key processes but are hindered by technical challenges. Among various techniques for monitoring wood in rivers, streamside videography is a powerful approach to quantify different characteristics of wood in rivers, but past research has employed a manual approach that has many limitations. In this work, we introduce new software for the automatic detection of wood pieces in rivers. We apply different image analysis techniques such as static and dynamic masks, object tracking, and object characterization to minimize false positive and missed detections. To assess the software performance, results are compared with manual detections of wood from the same videos, which was a time-consuming process. Key parameters that affect detection are assessed, including surface reflections, lighting conditions, flow discharge, wood position relative to the camera, and the length of wood pieces. Preliminary results had a 36 % rate of false positive detection, primarily due to light reflection and water waves, but post-processing reduced this rate to 15 %. The missed detection rate was 71 % of piece numbers in the preliminary result, but post-processing reduced this error to only 6.5 % of piece numbers and 13.5 % of volume. The high precision of the software shows that it can be used to massively increase the quantity of wood flux data in rivers around the world, potentially in real time. The significant impact of post-processing indicates that it is necessary to train the software in various situations (location, time span, weather conditions) to ensure reliable results. Manual wood detections and annotations for this work took over 150 labor hours. In comparison, the presented software coupled with an appropriate post-processing step performed the same task in real time (55 h) on a standard desktop computer.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».