Assessment of pixel-oriented k-NN machine learning algorithm performance for the interannual remote sensing monitoring of eelgrass beds at the mouth of the Romaine
Notice bibliographique
Résumé
Eelgrass cover extent is among the most reliable indicators for measuring changes in coastal ecosystems. Eelgrass has colonized the mouth of the Romaine River and has become a part of environmental monitoring there since 2013. The presence of eelgrass in this area is an essential factor for the early detection of changes in the Romaine coastal ecosystem. This will act as a trigger for an appropriate environmental response to preserve ecosystem health. In this paper, a cost- and time-efficient workflow for such spatial monitoring is proposed using a pixel-oriented k-NN algorithm. It can then be applied to multiple modellers to efficiently map the eelgrass cover. Training data were collected to define key variables for segmentation and k-NN classification, providing greater edge detection for the presence of eelgrass. The study highlights that remote sensing and training data must be acquired under similar conditions, replicating methodologies for collecting data on the ground. Similar approaches must be used for the zonal statistic requirements of the monitoring area. This will allow a more accurate and reliable assessment of eelgrass beds over time. An overall accuracy of over 90% was achieved for eelgrass detection for each year of monitoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».