Interannual spectral consistency and spatial uncertainties in <scp>UAV</scp> ‐based detection of boreal and subarctic mire plant communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Unoccupied Aerial Vehicle (UAV) imagery is widely used for detailed vegetation modeling and ecosystem monitoring in peatlands. Despite high‐resolution data, the spatial complexity and heterogeneity of vegetation, along with temporal fluctuations in spectral reflectance, complicate the assessment of spatial patterns in these ecosystems. We used interannual multispectral UAV data, collected at the same time of the year, from two aapa and two palsa mires in Finland. We applied Random Forest classification to map plant communities and assessed spectral, temporal and spatial consistency, class relationships and area estimates. Further, we used the class membership probabilities from the classification to derive a secondary classification map, representing the second most likely class label per‐pixel and an alternative map to account for spatial uncertainty in area estimates. The accuracies of the primary classifications varied between 66 and 85%. The best results were achieved using interannual data, improving accuracy by up to 14%‐points when compared to single‐year imagery, particularly benefiting classes with lower accuracies. Spectral and temporal inconsistencies in the UAV data collected in different years led to variations in the classifications, notably for the Rubus chamaemorus community in palsa mires, likely due to weather fluctuations and phenology. The transformations from primary to secondary classifications in areas of high uncertainty aligned well with the class relationships in the confusion matrix, supporting the model's reliability. Confidence interval‐based adjusted estimates aligned largely with unadjusted area estimates of the alternative map. Our findings support incorporating class membership probabilities and alternative maps to capture spatially explicit uncertainty, especially when spatial variability is high or key plant communities are involved. Our presented approach is particularly beneficial for upscaling ecological processes, such as carbon fluxes, where spatial variability is driven by plant community distribution and where informed decision‐making requires detailed spatial assessments.
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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 ».