<strong>IDENT-MLT</strong> Fall 2020 and spring 2021 <em><strong>O</strong></em><em><strong>rthomosaics</strong></em>
Notice bibliographique
Résumé
IDENT-MLT Fall 2020 and Spring 2021 OrthomosaicsCorresponding author: orane.mordacq@gmail.com.Orthomosaic from fall 2020 and spring 2021 for IDENT Montreal (https://treedivnet.ugent.be/ExpIDENT.html) experiment gathered from UAV (Unmanned Aerial Vehicle). Each file is an orthomosaic in TIF format. The name contains the flight number (starting from 1 for each collecting season), the orthomosaic type (either RGB or NIR/RE) followed by the flight date (DDMMYYYY). The RGB and NIR/RE orthomosaics were created using Agisoft software from aerial images of IDENT-Montréal collected in fall 2020 and spring 2021, using a DJI Phantom 4 Pro drone and Sentera sensor. More details about the methodology can be found in Mordacq et al. (unpublished yet) and in the Supplementary Material S3 within (doi: XXXXX).To facilitate data sharing, we have compressed the files to reduce their size (originally around 500 MB each). We used R for compression, employing the RASTER export options "COMPRESS=DEFLATE", "PREDICTOR=2", "ZLEVEL=6", and subsequently reducing the bit depth from 32 to 24.Methods:UAV image acquisition and processing This study aims to investigate the influence of functional composition and competition in a tree's local neighbourhood on leaf phenology. Detailed observations of leaf emergence and senescence were conducted on 12-year-old trees in a B-EF experiment in Montreal, Canada. The autumn 2020 and spring 2021 phenological measurements were achieved using the visual assessment of phenological stages, remote sensing data collection using a UAV, and the Leaf Area Index (LAI), over time. We used a UAV (DJI Phantom 4 Pro, DJI, Shenzhen, China) equipped with a Sentera Double 4K camera (Minneapolis, MN, United-State). Approximately 550 to 600 photos were taken per acquisition date, and these images were used to create geolocated orthomosaic images using R (R Core Team, 2019) and Agisoft Metashape Professional (Agisoft LLC, St. Petersburg, Russia). In the autumn, 62 orthomosaics (~9 mm/px spatial resolution) were generated for 31 dates (mean interval of ~5 days). In the spring, 64 orthomosaics were generated for 32 dates (mean interval of ~4.5 days). Radiometric calibration was done with a MAPIR Camera Reflectance Calibration Ground Target (MAPIR, San Diego, CA, USA). Radiometric corrections, such as exposure compensation and reflectance correction, were done manually using R (Supplementary Material Appendice B). Sensor corrections such as vignetting and lens-related distortion correction were made with Agisoft. To generate georeferenced orthomosaics, 12 ground control points (GCPs) in the form of black and white grid-painted cement blocks were used.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,038 |
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 ».