Status and Trends of Wetland Studies in Canada Using Remote Sensing Technology with a Focus on Wetland Classification: A Bibliographic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
A large portion of Canada is covered by wetlands; mapping and monitoring them isof great importance for various applications. In this regard, Remote Sensing (RS) technology hasbeen widely employed for wetland studies in Canada over the past 45 years. This study evaluatesmeta-data to investigate the status and trends of wetland studies in Canada using RS technologyby reviewing the scientific papers published between 1976 and the end of 2020 (300 papers in total).Initially, a meta-analysis was conducted to analyze the status of RS-based wetland studies in terms ofthe wetland classification systems, methods, classes, RS data usage, publication details (e.g., authors,keywords, citations, and publications time), geographic information, and level of classificationaccuracies. The deep systematic review of 128 peer-reviewed articles illustrated the rising trendin using multi-source RS datasets along with advanced machine learning algorithms for wetlandmapping in Canada. It was also observed that most of the studies were implemented over theprovince of Ontario. Pixel-based supervised classifiers were the most popular wetland classificationalgorithms. This review summarizes different RS systems and methodologies for wetland mappingin Canada to outline how RS has been utilized for the generation of wetland inventories. The resultsof this review paper provide the current state-of-the-art methods and datasets for wetland studies inCanada and will provide direction for future wetland mapping research.
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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 | 0,010 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,064 | 0,113 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».