GEDI waveform metrics in vegetation mapping—a case study from a heterogeneous tropical forest landscape
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The distribution of different vegetation types is important information for landscape management, especially in the context of tackling global environmental change. Vegetation types can be mapped using satellite and airborne passive remote sensing. However, spectrally similar yet structurally different vegetation types, like different tree-dominated land covers, are often challenging to map using spectral information alone. We examined the potential of vertical vegetation structure acquired in the global ecosystem dynamics investigation (GEDI) mission that harnesses a space-borne waveform lidar sensor in vegetation mapping across a heterogeneous tropical landscape in Cambodia. We extracted 121 waveform metrics from Level-1B and Level-2A data products at 1062 locations across five key vegetation types. After reducing the relative height variables’ dimensionality through simple linear regressions, we developed a Random Forest classifier to predict vegetation classes based on 23 GEDI metrics. We then used this model to classify the vegetation types across more than 77 000 GEDI footprints in the study area. GEDI metrics alone were useful in identifying vegetation types with 81% accuracy. Cropland/grassland class had the highest prediction accuracy (user’s accuracy [UA] = 89%; producer’s accuracy [PA] = 91%), while dry deciduous forest had the lowest accuracy (UA = 73%; PA = 69%). By comparing the GEDI-only classification with an optical-radar map, we found that structural and topographic information from GEDI Level-1B and Level-2A can complement the spectral information in assessing natural habitats that neighbor other vegetation types in a heterogeneous landscape. The highest classification accuracy at the footprint scale was obtained from the combination of GEDI, Sentinel-1, and Sentinel-2 (88.3%). We also demonstrated how wall-to-wall vegetation mapping is possible by combining the three data sources. These findings expand the potential use of GEDI waveform lidar data in supporting the development of policy-relevant maps that depict the distribution of forests together with other vegetation types.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».