Prédire la structure des forêts à partir d'images PolInSAR par apprentissage de descripteurs LIDAR
Notice bibliographique
Résumé
Ce travail de thèse a pour objectif la prédiction des paramètres structurels des forêts à grande échelle, grâce aux images de télédétection. La démarche consiste à étendre la précision des données LIDAR spatiales, en les utilisant là où elles sont disponibles, en tant que donnée d'apprentissage pour les images radar à synthèse d'ouverture polarimétriques et interférométrique (PolInSAR). A partir de l'analyse des propriétés géométriques de la forme de cohérence PolInSAR, nous avons proposé un ensemble de paramètres susceptibles d'avoir une corrélation forte avec les profils de densité LIDAR en milieu forestier. Cette description a été utilisée comme données d'entrée de techniques SVM, de réseaux de neurones, et de forêts aléatoires, afin d'apprendre un ensemble de descripteurs de forêts issus du LIDAR : la hauteur totale, le type de profil vertical, et la couverture horizontale. L'application de ces techniques à des données réelles aéroportées de forêts boréales en Suède et au Canada, et l'évaluation de leur précision, démontrent la pertinence de la méthode. Celle-ci préfigure les traitements qui pourront être appliqués à l'échelle planétaires aux futures missions satellites dédiées à la forêt : Biomass, Tandem-L et NiSAR.
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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».