AN ANALYSIS OF DIGITAL WETLAND VEGETATION MAP COVERAGES. PRODUCED BASED ON AERIAL PHOTOGRAPHY AND SATELLITE IMAGERY NETLEY-LIBAU MARSH, 2001
Notice bibliographique
Résumé
Netley-Libau Marsh, the largest coastal wetland adjoining Lake Winnipeg, has been mapped by aerial photography in the past (Grosshans et al 2004; Verbiwski 1986), indicating a trend of vegetation loss, but a lack of historic aerial photography has limited mapping efforts to sporadic intervals. Landsat imagery, though of a coarser spatial resolution, has the advantage of high temporal and spectral resolution. In this study, a classified digital vegetation map was created for Netley-Libau Marsh in 2001 using GIS software, Landsat 7 imagery, and a visual classification methodology, for the purposes of comparison with an existing digital vegetation map produced by Grosshans et al (2004) from aerial photography obtained during the same year. Visual delineation and classification of Landsat multispectral imagery was a method suitable for producing wetland maps which distinguish vegetated from non-vegetated areas with a high degree of accuracy, as compared to the truthed Grosshans et al map. Whereas that photography-based mapping exercise distinguished 23 vegetation classes grouped under six marsh zones; this study was able to successfully distinguish five marsh zones – water, not vegetated, emergent wetland vegetation, wet meadow, and upland. Further distinction and categorization of three marsh zones into seven vegetation classes was also possible, but with a lower degree of accuracy. This report describes the methods used to evaluate differences in surface area of equivalent classes between the two mapping exercises. It also provides recommendation for the future analysis of Landsat images to produce a time series of classified digital vegetation maps that may be used to explore relationships between lake and river hydrology and wetland plant cover. This knowledge will be fundamental to guide management and remediation efforts for the benefit of Netley-Libau Marsh and Lake Winnipeg.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».