Identification of Forest Road Construction Year from Historical Remotely Sensed Data by Integrating Change Detection and Geometric Connectivity
Notice bibliographique
Résumé
Current and highly accurate forest disturbance information is critical for monitoring and managing forested ecosystems. The types, rates, and responses to past disturbances allow for improved predictions for how forests will respond to current and future disturbances. Forest roads, a short-term forest stand replacing disturbance, are associated with ecosystem degradation. Determining the age of different elements of forest road networks can enable long term monitoring and assist with sustainable forestry management. To determine the age of construction of forest roads within Ontario’s managed forests, a semi-automatic road extraction and Post-Classification Change Detection (PCCD) approach was developed with Best Available Pixel (BAP) composites of Landsat imagery. A study site was selected near Savant Lake, Ontario for the years between 1974 and 2019. The BAP composite approach uses sensor, day of year (DOY), distance to cloud or cloud shadow, opacity, and pixel brightness scores to create yearly composites which are free of clouds or anomalies and optimized for the intended analysis. An unsupervised classifier, Jenks Optimization, was used to differentiate road and non-road pixels from an image masked with current known road areas. This method aims to reduce the average deviation of each value from the mean of the class and increase the deviation of each class from the mean of other classes. PCCD was completed with the pre- and post-1984 periods resulting in overall accuracies of 80% and 68%, respectively. Four logic rules, which leverage the topological relations between road segments and address road gaps due to occlusions or sensor anomalies, were applied twice throughout the process. The logic rules increased the overall accuracy up to 3% for each annual binary road network and up to 3% for the final year of construction road network. Understanding historic types, rates, trends, and patterns of ecosystem change across large areas with high spatial detail is essential for effective forest monitoring and sustainable management. Time series analyses based on optimized annual BAP composites and post-processing logic rules can provide information to support these endeavors.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».