Hyperspectral remote sensing of individual gravesites - exploring the effects of cadaver decomposition on vegetation and soil spectra
Notice bibliographique
Résumé
La détection des fosses clandestines (tombes) est un domain d'étude récent (un nouvel outil) dans la télédétection hyperspectrale. Bien que des études antérieures ont démontrés qu'il est possible d'utiliser des techniques de télédétection hyperspectrale pour la localisation des fosses communes, il y a un manque d'études démontrant la faisabilité d'utiliser cette même technologie pour la détection des tombes individuelles. Cette thèse se porte sur la première année d'une étude a long terme, elle constate que des changements sont détectables au niveau de la réponse spectrale de la végétation et de du sol. Ces changements sont causés par les produits chimiques libérées par un corps en décomposition. Dix-huit carcasses de porc (Sus scrofa) ont été enterrées dans un environnement tempéré à Ottawa, ON. Trois scénarios ont été examinés: la décomposition d'un corps déposé en surface, un corps enterré à 30 cm dans le sol, et un corps enterré à 90 cm dans le sol. Un avion Twin Otter avec des capteurs hyperspectrales couvrant les ondes visible à l'infrarouge du spectre électromagnétique ont été utilisés pour recueillir des images aériennes du site. En plus, un spectroradiomètre portable a été utilisé pour recueillir des signatures spectrales des plantes et du sol en laboratoire (les échantillons ont été collectés en même temps que l'imagerie aérienne). Grâce à l'analyse chimique du sol faite avant et après l'établissement du site, ainsi qu'en même temps que l'imagerie aérienne, j'ai déterminer que certains changements chimiques ainsi que des changements dans la réflectance sont causés par la décomposition des cadavres plutôt que par la perturbation du sol. L'analyse statistique des niveaux de chlorophylle et des caroténoïdes démontre une séparabilité de la végétation en trois catégories: 1) le fond, 2) les sols perturbés, les tombes peu profondes et les tombes profondes, et 3) les corps déposé en surface. L'analyse statistique des signatures spectrales de la végétation confirme à l'analyse chimique pour différencier entre le fond, le sol perturbé, les tombes peu profondes et profondes, et les corps décomposant en surface. L'analyse des signatures spectres de sol a aussi permis de séparer entre un sol perturbé, une tombe peu profonde ou profonde, ou un « enterrement » de surface.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».