Dense neural network outperforms other machine learning models for scaling-up lichen cover maps in Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Lichen mapping is vital for caribou management plans and sustainable land conservation. Previous studies have used random forest, dense neural network, and convolutional neural network models for mapping lichen coverage. However, to date, it is not clear how these models rank in this task. In this study, these machine learning models were evaluated on their ability to predict lichen percent coverage in Sentinel-2 imagery in Québec and Labrador, Canada. The models were trained on 10-m resolution lichen coverage (%) maps created from 20 drone surveys collected in July 2019 and 2022. The dense neural network achieved a higher accuracy than the other two, with a reported mean absolute error of 5.2% and an R2 of 0.76. By comparison, the random forest model returned a mean absolute error of 5.5% (R2: 0.74) and the convolutional neural network had a mean absolute error of 5.3% (R2: 0.74). A regional lichen map was created using the trained dense neural network and a Sentinel-2 imagery mosaic. There was greater uncertainty on land covers that the model was not exposed to in training, such as mines and deep lakes. While the dense neural network requires more computational effort to train than a random forest model, the 5.9% performance gain in the test pixel comparison renders it the most suitable for lichen mapping. This study represents progress toward determining the appropriate methodology for generating accurate lichen maps from satellite imagery for caribou conservation and sustainable land management.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».