Système de délinéation individuelle automatique des arbres à partir d'images satellitaires à haute résolution spatiale pour extraire des mesures forestières primaires
Notice bibliographique
Résumé
L'industrie forestière est une pierre angulaire de l'économie canadienne. Elle nécessite des inventaires forestiers aussi justes que possible afin de bien gérer les ressources forestières dont nous disposons. Celles-ci font l'objet de recensement manuel sur le terrain puis de photo-interprétation, ce qui demande un temps d'acquisition de l'information très long et nécessite des investissements financiers faramineux. Afin de contrer cela, l'industrie forestière se tourne actuellement vers l'utilisation d'images de télédétection permettant de couvrir de large [i.e. larges] zones forestières. Ces images à haute résolution spatiale, combinées aux récents développements en télédétection, en vision par ordinateur, en géomatique et en systèmes d'information géographique (SIG), permettent d'espérer l'acquisition à grande échelle de l'information de façon automatique, systématique et répétitive. Nous proposons dans ce mémoire l'utilisation d'un système d'extraction d'information automatique à partir d'images panchromatiques à haute résolution spatiale (1 mètre), provenant du satellite IKONOS, afin d'extraire des mesures primaires forestières fiables. Puisque la majorité des mesures sont faites à l'arbre près, le système proposé permet la réduction de deux types d'erreurs inhérentes à la délinéation individuelle des arbres: l'erreur d'omission (omettre des arbres existants) et l'erreur de commission (identifier des arbres non-existants). Notre système permet ensuite d'estimer et d'extraire des mesures forestières primaires à partir de la canopée des arbres, la strate supérieure des arbres, tel [i.e. telles] que la densité, le nombre de tiges, la fermeture de couvert, le diamètre des couronnes, etc.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,008 |
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 ».