Using Planet data to classify mangrove subtypes in Northwestern Madagascar in 2020 and 2022
Notice bibliographique
Résumé
In response to the growing concerns about mangrove deforestation, recent studies have used various remote sensing technology like satellite imagery to measure the mangrove extent. In this work, we investigated the mangrove distribution in Northwestern Madagascar by using fine spatial imagery with a pixel size as small as 3m and compared it with the result of the traditional method based on relatively coarser Landsat data. Mangroves are an essential biodiverse ecosystem found along tropical and subtropical intertidal beaches, providing critical goods and services to coastal communities, and supporting diverse organisms. However, anthropogenic activities have caused the loss of mangroves in Madagascar, necessitating a new mapping approach utilizing the fine spatial resolution map from Planet data to create a map with advanced detail. The quantitative result central to this work is the new multi-date map of the Tsimipaika- Ampasindava-Ambaro Bays (TAB) from 2020 to 2022, which provides advanced detail and direct comparison with the shift in local mangrove species. The classification maps are based on Random Forest and Maximum Likelihood algorithms, and all of them have an overall accuracy of over 85%. The dynamics of mangrove forests from 2020 to 2022 are quantified, with a 12.6% loss in closed-canopy mangroves, and a 24.1% loss in open-canopy mangroves I am overestimated. Limitations regarding the classification model are also found in this study, including the overestimation of open canopy mangroves caused by the shadow and the seamline in the base map. This result shows the potential of using fine-resolution satellite imagery in supervised land cover classification, and the corresponding challenges raised by the smaller pixel size.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».