Seeing the forest and the trees: a workflow for automatic acquisition of ultra-high resolution drone photos of tropical forest canopies to support botanical and ecological studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tropical forest canopies contain many tree and liana species, and foliar and reproductive characteristics useful for taxonomic identification are often difficult to see from the forest floor. As such, taxonomic identification often becomes a bottleneck in tropical forest inventories. Here we present a drone-based workflow to automatically acquire large volumes of close-up, ultra-high resolution photos of selected tree crowns (or specific locations over the canopy) to support tropical botanical and ecological studies ( https://youtu.be/80goMEifpc4 ). Our workflow is built around the small, easy-to-use DJI Mavic 3 Enterprise (M3E) drone, which is equipped with a wide-angle and a telephoto camera. On day one, the pilot maps a forest area of up to ∼200 ha with the wide-angle camera to generate a high-resolution digital surface model (DSM) and orthomosaic using structure-from-motion (SfM) photogrammetry. On subsequent days, the pilot acquires close-up photos with the telephoto camera from up to 300 selected canopy trees per day. These close-up photos are acquired from 6 m above the canopy and contain a high level of visual detail that allows botanists to reliably identify many tree and liana species. The photos are geolocated with survey-grade accuracy using RTK GNSS, thus facilitating spatial co-registration with other data sources, including the photogrammetry products. The primary operational challenge of our workflow is the need to maintain RTK corrections with the drone to ensure that close-up photos are acquired exactly at the predefined locations. The maximum operational range we achieved was 3 km, which would allow the pilot to reach any tree within a ∼2800 ha area from the take-off point. Although our workflow was developed to support taxonomic identification of tropical trees and lianas, it could be extended to any other forest or vegetation type to support botanical, phenological, and ecological studies. We provide harpia , an open-source Python library to program these automatic close-up photo missions with the M3E drone ( https://github.com/traitlab/harpia ). Data/code for peer review statement We provide harpia , an open-source Python library to program these automatic close-up photo missions ( https://github.com/traitlab/harpia ). Drone imagery and labelled close-up photo data are not yet publicly available because they were acquired with the goal of publishing benchmark machine learning datasets and models for tree and liana species classification and prior publication of the data would jeopardize this future publication.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,012 |
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 ».