EFFECT OF TEXTURAL FEATURES FOR LANDCOVER CLASSIFICATION OF UAV MULTISPECTRAL IMAGERY OF A SALT MARSH RESTORATION SITE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Salt marshes are intertidal ecosystems valuable for services including coastal protection and carbon sequestration. Restoration of salt marshes is popular in this era of climate change and sea-level rise, especially in areas where marshes have been historically altered, including in the Bay of Fundy. Salt marsh restoration involves landcover change through time as a community of halophytic vegetation develops in the study area. Restoration sites are difficult to survey using traditional on-foot methods, and developing remote sensing methods to survey them would increase efficiency of monitoring. The purpose of our study was to assess the capability of UAV multispectral imagery to map landcovers in a salt marsh restoration site in the Musquash Estuary, New Brunswick, Canada. We used the Random Forests (RF) supervised classifier and validated our maps using field data. We also evaluated the importance of textural features by running two classifications, with and without textural features. The classification omitting textural features had lower classification and validation accuracies (96.29 % and 91.23 %, respectively) than the classification and validation accuracies obtained by including textural features (99.56 % and 96.84 %, respectively). Additional work is required to test our method in different locations and seasons.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».