Wetlands happen: the delineation and classification of opportunistic wetlands in the Athabasca oil sands region of Canada
Notice bibliographique
Résumé
Achieving land capability equivalent to that which existed prior to disturbance is the primary goal of reclamation in the Athabasca Oil Sands Region of northern Alberta. To date, most reclamation has focused on the re-creation of upland forest ecosystem analogues. However, a few wetlands have also been constructed. Additionally, wetlands have appeared spontaneously on landforms reclaimed to an upland forest type. Classifying and quantifying these opportunistic wetlands is an important consideration relative to oil sands closure and reclamation planning. Here we describe an approach using topographic and spectral variables to train a machine learning model (random forest) to detect and classify wetlands as an alternative to on-screen visual delineation. The aim was to develop a model that not only predicts where wetlands occur on reclaimed landforms but that is sensitive enough to classify them as to wetland form. Two random forest models were developed that predicted wetland occurrence at two levels: (1) wetland vs. non-wetland (to generate a prediction of all wet areas on reclaimed landforms); and (2) wetland class (with specific emphasis on marsh and shallow open water wetland classes). In addition to successfully predicting wetland occurrence, the resulting models handled the variability in reclamation approach, substrate type, and soil placement depth with high accuracy. This work confirmed that ~ 18% (211 ha) of the upland-reclaimed area at Suncor Energy’s Base Plant north of Fort McMurray, Alberta develops not to upland but to unintentional wetland, consistent with earlier studies. The ability to predict wetlands on the landscape could be invaluable when considering metrics of success associated with landscape reclamation in the Athabasca Oil Sands Region and for informing future inquiries around wetland persistence, resilience, and spatial connectivity through time on reclaimed landscapes.
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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) | 0,000 | 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 ».