The use of remote sensing to identify habitats on a large-scale linear infrastructure project
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The majority of large-scale infrastructure projects are required to undertake an Environmental Impact Assessment (EIA). This process enables environmental specialists to identify what resources may be impacted by the proposed development in order to influence the design and provide mitigation where required. Part of the process is establishing the pre-existing or baseline conditions. For ecology, this is established by undertaking an ecological phase 1 survey, which is an important preliminary stage and often a pre-requisite for further detailed study. The process for undertaking an ecological phase 1 survey is in guidance produced by the Joint Nature Conservation Committee and reflected in the High Speed Two (HS2) Field Survey Methods and Standards. The guidance, published in 2010, states that limited value can be derived from using remote sensing in preparing for such a survey. However, since 2010 the quality of information that can be obtained from remote sensing has improved significantly. HS2 Ltd has utilised these improvements to drive efficiencies in the way in which ecological phase 1 surveys have been undertaken. HS2 Ltd has used algorithms and remote sensing data to automatically pre-classify the entire Phase 2b route, this has enabled the ecological phase 1 habitat surveyors to attend site with a pre-populated ecological phase 1 habitat map. This allows the surveyor to focus on ground-truthing, target noting, and giving more attention to potential ecological constraints highlighted by the normalised difference vegetation index data. Time has been saved on having to scribe and delineate habitats in the field. Pre-digitised maps have enabled tablets to be used for ground-truthing, with efficient data-handling and GIS data processing when back in the office. The positive outcomes from this approach have included efficiency savings during data collection compared to traditional methods, health and safety benefits on site, high level information obtained for sites where physical access was not possible, time savings on data processing, and greater precision in highlighting ecological constraints on sites.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».