UAV Data Upscaling for Soil Erosion Monitoring in High-Latitude Rangelands, Northeastern Iceland
Notice bibliographique
Résumé
Vegetation cover exerts a strong influence on the rate and severity of soil erosion. In Iceland, soil erosion is a major land management issue, with accelerating rates of degradation since human occupation. Current methods for erosion mapping and monitoring are costly and difficult to employ frequently over large regions. Satellite remote sensing can offer synoptic and systematic information on vegetation conditions useful in environmental monitoring. However, fine-scaled erosive features, such as small deflation patches, may not be easily identifiable in moderate resolution imagery (10-30 m). Here the integration of Unoccupied Aerial Vehicle (UAV), Sentinel-2, and field data is examined to bridge the gap between ground-based and spaceborne monitoring. High resolution (< 5 cm) UAV-based land cover maps are produced for six sites, achieving high overall accuracy (> 90%) compared to ground measurements. These data are upscaled via a regression model estimating bare soil cover, yielding good results (R2 = 0.81). Using land-monitoring data from the Icelandic National monitoring program GróLind, erosion severity classes are defined and mapped. This study highlights the potential of multiscale remote sensing for estimating sub-pixel landscape information and improving automated soil erosion mapping.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».