On the use of post-classification change analysis for monitoring salt marsh extent in support of carbon inventory reporting
Notice bibliographique
Résumé
Salt marshes are valuable blue carbon ecosystems that outperform terrestrial environments in their capacity to sequester carbon (per unit area). Natural salt marshes exhibit striking zonation in vegetation, which reflects their elevation in relation to tidal inundation. Natural salt marshes have been removed and degraded globally, and while the potential environmental benefits of salt marsh restoration and natural marsh conservation have been documented, many regions lack consistent mapping or monitoring efforts, partly due to their inaccessible nature and partly because of challenges in using satellite remote sensing in intertidal areas. The elevation and dominant vegetation within a salt marsh restoration site reflects in part their restoration status and maturity, which are in turn linked to their capacity for carbon storage and sequestration. Therefore, a lack of information about vegetation zonation in natural and restored salt marshes is a knowledge gap that inhibits our ability to report on any salt marsh extent changes, and subsequently their inclusion in greenhouse gas inventory reporting. Existing “global” models may not perform sufficiently in regional contexts, especially in megatidal regions such as the Bay of Fundy which experiences exceptional seasonal and tidal conditions. Demonstrated at both natural salt marshes and salt marsh restoration sites in the Bay of Fundy, this study presents a robust method for mapping of salt marshes using machine learning classification techniques. We leverage multitemporal and multisensor imagery from specific tidal stages to identify the characteristic vegetation of high elevation and low elevation salt marsh. The results indicate the importance of acquiring low tide imagery, and the inclusion of imagery from multiple seasons can improve classification accuracy. Predicted maps for 2020 and 2023 were used to produce “change data” and associated uncertainties, which may be combined with other components of activity data in carbon inventory reporting.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».