Utilization of Airborne Hyperspectral Imagery to Identify and Map Phragmites australis subsp. australis within Îles-de-Boucherville National Park
Notice bibliographique
Résumé
Outre la perte d'habitat, les espèces envahissantes constituent l'une des plus grandes menaces pour la biodiversité. Par conséquent, la détection et l'identification précoces des espèces perturbatrices sont essentielles pour la formulation de stratégies de prévention et de gestion. En utilisant l'imagerie hyperspectrale (IHS) aéroportée, une méthodologie a été établie pour identifier et cartographier le roseau Phragmites australis subsp. australis, une espèce envahissante présente à travers le parc national des Îles-de-Boucherville (Montréal, Québec), l'un des cinq sites d'études de l'Observatoire Aéroporté Canadien de la Biodiversité (CABO). Aucune recherche de CABO n'a été menée auparavant pour cartographier les phragmites sur ce site à une si grande échelle.En installant les capteurs sur un avion Twin Otter, cinq lignes de vol d'IHS ont été acquises en juillet 2019, à une résolution spatiale de 2 m sur l'étendue du parc. De plus, des données de position de phragmites et d'autres végétaux dans le parc ont été collectés avec un système de navigation par satellite de haute précision (GNSS). Cet ensemble de données se compose de 319 points de contrôle au sol qui servent à entraîner et valider l’IHS et les résultats de détection de cibles. À l'aide de l'algorithme de détection de cibles Spectral Angle Mapper (SAM), une carte des phragmites détectés a été générée pour l’ensemble du parc. Un total de 2 037 peuplements de phragmites de différentes tailles ont été détectés, couvrant une superficie de 26,74 hectares (0,267 km2), soit 3,28 % de la superficie totale du parc (814 hectares, 8,14 km2). En tenant compte des d'incertitudes en raison de l'erreur spatiale inhérente à l'IHS, la superficie totale des phragmites détectés s'est avérée être de 59,17 hectares (0,591 km2), soit 7,26 % de la superficie du parc. La précision globale de la carte était de 84,28 %, avec une sensibilité de 76,32 % et une spécificité de 91,57 %.Afin de comparer la précision de la méthode de détection de cibles SAM aux méthodes traditionnelles d'interprétation visuelle humaine, 10 interprètes ont évalué le même ensemble de 159 points de validation utilisés pour déterminer la précision de la carte de phragmites. Les interprètes ont regardé des images satellites à haute résolution (précision spatiale de 60 cm) de chaque point de validation et ont sélectionné les images contenant des phragmites dans une zone de 15 mètres autour du point. La précision globale de l'interprétation visuelle était de 69,18 %, avec une sensibilité de 59,21 % et une spécificité de 78,31 %. Ces résultats indiquent que l'interprétation humaine des points de validation est moins précise que la méthodologie de détection de cibles basée sur un algorithme, ayant potentiellement de sérieuses implications futures pour la planification et la collecte de données pour ce genre d’étude. Les résultats fournis par la méthodologie de détection de cibles utilisant l’IHS pourraient alors valoir l'investissement pour l’obtention et l’analyse des données, particulièrement en comparaison à l'interprétation humaine des données plus facilement disponibles. En générale, la carte des phragmites détectés représente un des premiers efforts visant à utiliser l’IHS aéroportée et des méthodes de détection de cibles basées sur des algorithmes pour détecter et cartographier les phragmites à l’échelle du parc national des Îles-de-Boucherville. La carte des phragmites sera un outil inestimable pour les gestionnaires du parc, car l'identification de différentes tailles des peuplements de phragmites est essentielle pour la gestion et l'éradication du roseau envahissant. En établissant les capacités et les limites de l’IHS aéroportée pour la détection des phragmites, cette étude cherche à définir une méthodologie qui pourrait être adaptée dans les futures études de télédétection d’autres espèces végétales envahissantes dans des écosystèmes variés
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».