Eastern High Arctic–Baffin Bay beluga whale (Delphinapterus leucas) estuary abundance and use from space
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The Eastern High Arctic–Baffin Bay (EHA-BB) beluga whale (Delphinapterus leucas) population spends summer in estuaries around Somerset Island, Nunavut, Canada. A single abundance estimate from 1996 suggests an abundance >21,000 beluga whales; however, more information on abundance and distribution is needed to ensure effective management of this population, especially in estuaries where previous surveys provided minimal coverage. To assess the feasibility of using Very High Resolution (VHR) satellite imagery to obtain estuary abundance estimates for this beluga population, we evaluated a citizen science crowd counting initiative that was designed to monitor remote beluga whale populations and their estuary use. Methods In July and August 2020 the WorldView 2 and 3, and GeoEye 1 satellites were tasked to collect VHR imagery (30–41 cm) of estuaries previously known to be used by Eastern High Arctic–Baffin Bay beluga whales. The objectives were to obtain an estuary abundance estimate for this population from satellite imagery, and to evaluate the effectiveness of having imagery annotated using a crowd-source platform. Almost 3,800 km2of ocean imagery was analyzed using Maxar’s Geospatial Human Imagery Verification Effort (GeoHIVE) Crowdsourcing platform. Expert readers then manually compared counts to those performed by crowd-counters to determine variance in observer counts. Results and Discussion The estuary abundance estimate from 11 core estuaries was 12,128 (CV 36.76%, 95% confidence interval 6,036–24,368) beluga whales. This represents an estuary abundance estimate only, as the greater Peel Sound and Prince Regent Inlet areas were not photographed. The estuaries with the largest abundance of beluga whales were Creswell Bay, Maxwell Bay, and Prince Whales Island, with over 2,000 crowd-counted whales in each estuary. Although VHR imagery has potential to assist with surveying and monitoring marine mammals, for larger estuaries it was not always possible to photograph the entire area in a single day, and cloud cover was an issue for sections of most images. This work will assist with planning large-scale aerial surveys for monitoring beluga whale populations, identifying high-use areas and important beluga habitat, and highlights the utility of using VHR imagery to enhance our understanding of estuary abundance and distribution of Arctic whales.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».