Wild Ungulate Detections Using RPAS and Satellite Imagery in Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
Effective wildlife monitoring is essential for the sustainable management of animal populations and their habitats, given the ecological and societal significance of wildlife. Traditional aerial surveys using helicopters and fixed wing aircraft remain the predominant method for tracking wild ungulates. However, they present certain limitations due to their high operational cost, safety risks to crews and animal behavioral impacts. This thesis investigates the potential of remotely piloted aircraft systems (RPAS), commonly known as drones, and satellite imagery as alternative technologies for wildlife monitoring in Manitoba. To evaluate the feasibility of these methods, satellite and RPAS imagery were collected across four Game Hunting Areas (GHAs). GHAs are designated areas used by the province of Manitoba to manage wildlife populations and designate human hunting activities. Satellite imagery was manually reviewed for animal detection, while RPAS imagery was analyzed using thermal thresholding techniques. This study successfully detected farmed cattle in satellite imagery and deer in RPAS imagery. While satellite imagery reliably detected animal groups, RPAS imagery proved more effective overall by enabling the identification of individual animals with greater accuracy and detail. Given the substantial volume of data generated, further advancements in automation for wildlife detection and enumeration are necessary to enhance efficiency and scalability. This research contributes to the ongoing development of innovative monitoring solutions, offering insights into the integration of remote sensing technologies for improved wildlife conservation and management strategies.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».