<strong>IDENT-MLT</strong> Fall 2020 and spring 2021 <em><strong>O</strong></em><em><strong>rthomosaics</strong></em>
Notice bibliographique
Résumé
<b>IDENT-MLT</b> Fall 2020 and Spring 2021 <i><b>O</b></i><i><b>rthomosaics</b></i>Corresponding 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).<br>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).<br>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 (unpublished yet) and in the Supplementary Material S3 within (doi: XXXXX).To facilitate data sharing, we have compressed the files to reduce their size (originally around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 "<i>COMPRESS=DEFLATE", "PREDICTOR=2", "ZLEVEL=6</i>", and subsequently reducing the bit depth from 32 to 24.Methods:UAV image acquisition and processing<b> </b>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.
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 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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,103 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».