Machine learning approach for spatio-temporal prediction of normalized difference vegetation index towards early estimation of leaf-fall risk on transportation routes
Notice bibliographique
Résumé
During the autumn season, deciduous trees shed their leaves due to the process of abscission. Due to different rates and uncommon starting points of abscission, the fall of leaves happens throughout the fall season. Leaf fall is one of the phenology events that can be tracked by monitoring the changes in the values of normalized difference vegetation index (NDVI). This thesis proposes to use deep learning model to predict the NDVI of a vegetation area for an interval of few days in future. The model takes series of images, having multiple channels as the training data. Each image has a channel to hold data for NDVI, which was calculated from satellite images. Other channels are occupied by parameters that are critical to change in NDVI, such as elevation and weather data like temperature, precipitation, etc. These images cover the period of autumn (fall) season, which is from end of summer until the start of winter. It is the period that tracks trees when they have full foliage until the point when no or very less leaves are present on the trees. The approach of using neural network for prediction of vegetation index is very novel. There are numerous applications where the predicted NDVI values could be used for further investigation and analysis. Railway authorities in many countries like USA, Canada, UK, Germany, etc. face the problem of tree leaves falling on railway tracks and roads during the autumn season. When trains and vehicles travel over these leaves, they get pressed into a slippery layer on the surface of tracks and roads respectively. This layer causes road accidents and overshooting of trains, causing the train to cover longer distance to halt. In post-prediction phase, predicted NDVI image with demarked railway track on it can be used to identify track segments impacted with possible leaf fall. Based on it, priority (low, medium and high) of railway track segments can be set and the necessary leaf removal resources can be planned accordingly. Another promising application for NDVI based leaf-fall estimation can be with self-driving vehicles where the autonomous systems could use it as meta-data for choosing paths to drive on. These estimates can help the autonomous system to avoid the routes with low visibility of road markings due to fallen leaves.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».