A groundwater level-based filtering to improve the accuracy of locating agricultural tile drain and ditch networks
Notice bibliographique
Résumé
Remote sensing (RS) using satellites circling around the Earth has great potential for monitoring surface processes with reduced cost and greater access. This study uses three approaches to identify possible drainage unit locations: existing benchmark techniques and a novel complementary approach based on groundwater table depth. The study area comprises a site in Ontario, Canada, and the Kleine Nete catchment, Belgium. First, a change detection method based on the interpretation of RS imagery is used to retrieve soil moisture differences. Based on the retrieved soil moisture differences, it is possible to distinguish between drained and undrained fields. Secondly, the decision tree classification (DTC) method based on filtering pixels corresponding to agricultural fields with a slowly draining soil class along with a gentle slope was applied to identify drainage units. Finally, a novel filtering technique based on groundwater table depth is applied as a complementary identification tool to the former approach.<br>The remote sensing method resulted in 87.8% accuracy in the first study area, while the decision tree classification achieved 96.7% accuracy. Although the RS approach was not successful in following the ditch network, the DTC was able to indicate ditch networks with up to 58% accuracy. However, the additional filtering using groundwater level measurements increased the drainage unit identification accuracy in the first study area (corresponds to finding an additional 19.4 km2 area of drains). A final quantitative assessment for the second study area revealed a close follow-up of the ditch network to the shallow groundwater table maps. In general, it can be concluded that both the remote sensing and the DTC method have tremendous potential to identify drainage units, although with limitations in particular cases, such as low accuracy. Moreover, it can be advised that a local visit to the study area is required to investigate what type of drainage system is used. Next, the novel use of groundwater level-based filtering further improves the drainage identification procedure. Finally, combining several data and techniques allows for accurately identifying drainage units, which is ultimately useful for the sustainable management of drained water from agricultural fields.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».