Using high spatial resolution satellite imagery (PlanetScope) to count moored marine vessels in desolation sound marine provincial park
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to assess the applicability of using high spatial resolution spaceborne imageries (PlanetScope with a 3-meter-pixel size) to monitor the number of marine vessels moored nearshore in Desolation Sound Marine Provincial Park, British Columbia, Canada during the summer and early fall of 2022. The purpose of this study is to understand the number of vessels moored near eelgrass habitat, a critical plant species in the park threatened by boating activities. Twelve trap cameras were set up to capture marine vessel activities during the summer, and filtering and manual counting were conducted to ensure the absolute accuracy of the data. Comparisons are made between the marine vessel counts from trap cameras and satellite imagery for each day throughout the period of study. The results indicate that the use of high spatial resolution spaceborne imageries to monitor the number of marine vessels is applicable and demonstrates 100% accuracy in the range of five undercounts or overcounts. However, during the peak boating season, precision fluctuates due to undercounts, which happen more frequently than precise count or overcounts. Further studies are recommended by ensuring the functionality and increasing the coverage area of trap cameras. Spaceborne imageries with higher-resolution can also be used if cost is not a concern.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».