Hyperspectral remote sensing investigations of vegetation in Northern Peatlands
Notice bibliographique
Résumé
Imaging sensors designed to remotely observe the Earth can be used for land-cover studies of peatlands and other areas that provide carbon storage or other important ecosystem services. In order to improve our knowledge of remote sensing and peatland research, this study employed multiple types of remotely sensed data for the evaluation and testing of methodologies that aimed to map different characteristics of peatland vegetation. The study was conducted in two peatland ecosystems: 1) near James Bay Quebec, which is an important site for hydropower generation, and 2) Mer Bleue, an ombrotrophic bog near Ottawa, Ontario. For the first site and study, high-resolution aerial photographs and aerial hyperspectral imagery were used to generate land-cover maps over an area of proximately 145 km2. This study is based on a novel approach that integrates object-oriented classification (GEOBIA) for producing a classification/validation dataset as a base to classify hyperspectral imagery from two different airborne sensors. This methodology demonstrated the feasibility of using such an approach to distinguish between seven vegetation classes commonly found in peatlands. The maps exhibit mapping accuracies higher than 80 % and have a high level of confidence, for example the map produced with the CASI sensor has an overall accuracy of 88.18, 95 % CI [87.3, 89.02]. My findings provide a baseline for developing a more detailed research focus on topics related to land-use change and the stratification of the landscape to study the individual contributions of different plant functional types to the carbon cycle.For the second study, a field experiment was conducted aiming to characterize and map biophysical and biochemical characteristics of vegetation at high spatial scales (< 1 m). Through the implementation of neural network models, the upscaling of ground measurements to airborne imagery was investigated. Results show that maps of the four vegetation characteristics evaluated (i.e. vascular plant height, moss fractional cover and moss carbon and nitrogen content) have good spatial consistency. However they only have a moderate performance in upscaling.My overall research implemented methods that can be used by researchers and industry to map different types of vegetation and their characteristics, contributing to a better understanding of the carbon cycle in peatlands.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».