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Enregistrement W7020630066

Mapping cladophora and other submerged aquatic vegetation in the Great Lakes using satellite imagery

2013· article· en· W7020630066 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Commons - Michigan Tech (Michigan Technological University) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCladophoraAquatic plantSatellite imageryVegetation (pathology)Benthic zoneHydrology (agriculture)LimnologyAquatic ecosystemWater qualityBiomass (ecology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Under EPA GLRI funding, the Michigan Tech team has developed and verified a remote sensing algorithm to map the extent of Cladophora and other submerged aquatic vegetation (SAV) in the nearshore zone of the Great Lakes using an index that corrects for the effect of water depth. With this algorithm, maps of SAV were generated from recent Landsat satellite imagery for all areas of the lower four Great Lakes that are shallow enough to detect the lake bottom. The area mapped varies depending on water clarity, with maximum mapping depth ranging from >20 m in Lake Michigan to 7 m in Lake Erie. The maps show that 28%, 15%, 30%, and 40% of the visible bottom of Lakes Michigan, Huron, Erie and Ontario, respectively, are colonized by SAV. The total mapped area of SAV is estimated to represent between 130,000 and 260,000 metric tonnes dry weight based on published biomass density measurements. This new mapping approach was validated using field data for an overall map accuracy of 83%. The archive of Landsat imagery dating back to 1973 was also utilized to document historic changes in SAV extent and water clarity, showing increases in SAV extent in most areas following the introduction of invasive mussels. The time series analyses also captured the observed increases in water clarity in all four lakes. Overall, the effects of invasive zebra and quagga mussels on water clarity and phosphorus availability in the Lakes are enabling benthic vegetation to grow more densely and in deeper water than was previously possible, resulting in nuisance blooms even in areas without strong point sources of nutrients. These new maps will support Cladophora management efforts and help to prioritize areas for nutrient abatement programs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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