Estimating beluga whale abundance from space: using drones to ground‐validate VHR satellite imagery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Routine monitoring of cetaceans is imperative for understanding their population trends and making informed management decisions. However, the inherent nature of cetaceans and the marine ecosystems they inhabit make annual population surveys logistically and economically challenging with current survey methods. One emerging solution is utilizing very high‐resolution (VHR) satellite imagery, which is a logistically efficient method for providing an instantaneous view of areas spanning hundreds of square kilometers. The objective of this study was to determine two factors required to reliably conduct beluga whale population abundance estimates with VHR satellite imagery: (1) depths that beluga whales are visible in VHR satellite images, which are used to define availability bias correction factors, and (2) a comparison of abundance estimates in VHR satellite imagery to current aerial methods. We submerged beluga whale models to different depths in two different water clarities and determined that beluga whales are distinguished only at the surface in turbid water (Secchi depth: 2.56 m) and at depths of 0–2 m in clear water (Secchi depth: 4.04 m). Based on the proportion of time beluga whales spend at these depths, an availability bias correction factor for Western Hudson Bay beluga whales was defined as 2.40 ± 0.16 for turbid water and 1.89 ± 0.05 for clear water. Synchronous ground‐validation surveys determined availability corrected beluga whale abundance estimates in 0.31 m VHR satellite imagery ( n = 173 beluga whales) and imagery that was HD sharpened using a proprietary algorithm to approximate 0.15 m resolution ( n = 170) to be comparable to drone imagery ( n = 164). VHR satellite imagery has the potential to increase the frequency of beluga whale population surveys, which has become increasingly important as beluga whales face rapid ecosystem changes and increased anthropogenic disturbances.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».