Leveraging Multi-Source Remote Sensing Images and Deep Learning to Map Caribou Lichens
Notice bibliographique
Résumé
Given the importance of lichens for caribou during winters, disturbances to caribou lichens may affect caribou migration and distribution patterns, and possibly lead to their population declines. Using remote sensing (RS) data, it is possible to monitor forage lichen cover efficiently over large and inaccessible areas. In this thesis, three significantly challenging problems in lichen cover mapping (especially Cladonia spp.) in different regions of Canada (Newfoundland and Labrador, Quebec, and Northwest Territory) are addressed: 1) lichen mapping using limited ground-validation data; 2) deploying a single, universal model for lichen mapping in non-atmospherically corrected RS images; and 3) lichen fractional cover mapping over rocky landscapes where non-lichen features are spectrally similar to caribou lichens. To address these three challenges, we used a wide variety of RS images (micro-plot images, high-resolution aerial optical images, high-resolution satellite (HRS) images (WorldView-2 and -3), and airborne hyperspectral imagery (AVIRIS-NG)), and different advanced deep learning (DL) models. In the first phase of this research, we found that semi-supervised DL for lichen mapping can improve lichen mapping compared to fully supervised learning in the presence of limited training data. In the second phase, our experiments showed the high potential of Generative Adversarial Networks (GANs) for normalizing non-atmospherically corrected HRS images for lichen mapping using a single, universal lichen detector model under different atmospheric conditions. In the last phase of this research, we found that using AVIRIS-NG hyperspectral imagery, lichen fractional cover mapping was more accurate than using HRS imagery over a rocky landscape where non-lichen bright features resembled lichen species of interest (Cladonia spp.). The studies conducted in this thesis are significant as they open new insights into how the use of state-of-the-art DL solutions and multiple sources of RS data can improve the quality of lichen mapping under different challenging circumstances. One of the most important contributions of this study is that all the methods and results presented in this thesis can also be readily applied to other vegetation mapping applications using RS data as the methods were designed in such a way that they do not depend on a specific land cover type or application.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».