Detecting Wetland Change through Supervised Classification of Landsat Satellite Imagery within the Tunkwa Watershed of British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Wetlands are considered to be one of the most valuable natural occurring forms of land cover in the world. Hydrologic regulation, carbon sequestration, and habitat provision for a wide assortment of flora and fauna are just a few of the benefits associated with wetlands. The implementation of satellite remote sensing has been demonstrated to be a reliable approach to monitoring wetlands over time. Unfortunately, a national wetland inventory does not exist for Canada at this time. This study employs a supervised classification method of Landsat satellite imagery between 1976 and 2008 within the Tunkwa watershed, southwest of Kamloops, British Columbia, Canada. Images from 2005 and 2008 were repaired using a gap-filling technique due to do the failure of the scan-line corrector on the Landsat 7 satellite in 2003. Percentage pixel counts for wetlands were compared, and a diminishing trend was identified; approximately 4.8% of wetland coverage loss was recognized. The influence of the expansion of Highland Valley Copper and the forestry industry in the area may be the leading causes of wetland desiccation. This study expresses the feasibility of wetland monitoring using remote sensing and emphasizes the need for future work to compile a Canadian wetland inventory.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».