Mapping and Characterizing Eelgrass Meadows Using UAV Imagery in Placentia Bay and Trinity Bay, Newfoundland and Labrador, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable coastal social–ecological systems rely on healthy ecosystems known to provide benefits to both nature and people. A key ecosystem found globally is seagrass, for which maps at a scale relevant to inform conservation and management efforts are often missing. Eelgrass (Zostera marina), a species of seagrass found throughout the northern hemisphere, has been declining in Placentia Bay, an ecologically and biologically significant area of Canada’s east coast subject to an increasing human impact. This research provides baseline information on the distribution of eelgrass meadows and their anthropogenic stressors at seven sites of Placentia Bay and three sites of the adjacent Trinity Bay, on the island of Newfoundland. High-resolution maps of eelgrass meadows were created by combining ground-truth underwater videos with unmanned aerial vehicle imagery classified with an object-based image analysis approach. Visual analyses of the imagery and underwater videos were conducted to characterize sites based on the presence of physical disturbances and the semi-quantitative cover of epiphytes, an indication of nutrient enrichment. A total eelgrass area of ~1 km2 was mapped across the 10 sites, with an overall map accuracy of over 80% for 8 of the 10 sites. Results indicated minimum pressures of physical disturbance and eutrophication affecting eelgrass in the region, likely due to the small population size of the communities near the eelgrass meadows. These baseline data will promote the sustainability of potential future coastal development in the region by facilitating the future monitoring and conservation of eelgrass ecosystems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».