Caractérisation spectrale de la dégradation des milieux naturels en régions semi-arides, à partir des données ASTER : cas du Moyen Atlas au Maroc
Notice bibliographique
Résumé
La cédraie du Moyen Atlas, au Maroc, est caractérisée par l'hétérogénéité de ses peuplements ainsi que par la fragmentation de son espace forestier. Ces caractéristiques sont causées par l'interaction de divers facteurs anthropiques, pédologiques et climatiques. Ces hétérogénéités spatiales et spectrales limitent la fiabilité des méthodes conventionnelles de classification de l'imagerie satellitaire. Dans la présente étude, on suggère d'utiliser les méthodes basées sur la similarité spectrale pour cartographier les espèces forestières dominantes de l'écosystème de la cédraie, soit l'analyse de mixture spectrale linéaire (AMSL) et le Spectral angle mapper (SAM). Les objectifs poursuivis consistent à comparer des procédures d'extraction des signatures spectrales « pures » prototypes, dites endmembers, et les approches de l'AMSL et du SAM en termes de cartographie des espèces végétales dominantes de cette forêt. Pour atteindre ces objectifs, on a utilisé des images acquises par le capteur ASTER {Advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer). Les résultats obtenus montrent que l'utilisation des méthodes de l'AMSL et du SAM a abouti à des résultats similaires en termes de répartition des espèces cartographiées, mais avec des différences au plan des superficies affectées par ces espèces. La comparaison des résultats obtenus à l'aide de l'AMSL et du SAM avec ceux de la classification par maximum de vraisemblance (notre référence) démontre que l'AMSL a permis de classifier les espèces forestières dominantes avec une meilleure précision que le SAM, ce qui s'exprime avec un coefficient Kappa de l'ordre de 0,70 pour la méthode de l'AMSL contre 0,66 pour l'approche du SAM.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».