WRS-Canada: Integration of the Landsat Worldwide Referencing
Notice bibliographique
Résumé
Canadians are responsible for stewardship of approximately 10 % of the world’s forests. As a result, we as Canadians must be able to represent our forests in a manner which portrays a variety of economic, social, and environmental conditions. To meet these broad information challenges, the Canadian Forest Service of Natural Resources Canada, in partnership with the Canadian Space Agency, has begun to monitor Canada’s forests with space-based technology and Landsat data through a long-term project, the Earth Observation for Sustainable Development of Forests (EOSD). All Landsat satellite images of the earth’s surface are col-lected on a Worldwide Referencing System (WRS). WRS partitions the globe into overlapping frames representing the locations where Landsat data has, and will be, collected. The WRS is a useful tool for image selection and cataloging, organization and processing, and the development of sam-pling techniques. This technical transfer note outlines the information poten-tial of WRS-Canada when integrating information such as forest cover, elevation, and population. The authors describe a new on-line tool that allows Web users to determine which WRS frames in Canada correspond to various political, ecological, topographical, and demographic characteristics. Examples of queries that this system can handle might include: • Which Landsat frames contain areas that are over 500 metres in elevation? • Which Landsat frames in British Columbia contain over 100,000 people? • Which Landsat frames are more than 10 % wetland? • What proportion of forest cover can be expected by Landsat frame (figure 1)? This type of information should facilitate land-use plan-ning and decision-making for many stakeholders across the country.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».