La télédétection comme source de données pour le modèle de simulation agroenvironnemental AnnAGNPS.
Bibliographic record
Abstract
L'intensification de l'agriculture observée durant ces dernières années au Québec a entrainé des problèmes de pollution diffuse majeurs à la grandeur du territoire agricole. Les effets négatifs de cette forme de pollution se sont éventuellement fait sentir sur les cours d'eau sillonnant les terres affectées de plusieurs régions du Québec. La dégradation de la qualité de l'eau de ces rivières a des répercussions graves sur la qualité et la diversité de la faune et de la flore aquatique. Dans la région de Chaudières-Appalaches, la rivière Boyer, un cours d'eau où la pollution diffuse a été observée, confirme malheureusement le caractère préoccupant de cette pollution. La Boyer a effectivement été abandonnée par la majorité de sa population d'éperlans arc-en-ciel ainsi que plusieurs autres espèces de poisson. Dans le but de mieux comprendre les phénomènes liés à la pollution diffuse d'origine agricole, les modèles de simulation agroenvironnementaux constituent des outils puissants et efficaces. Pour cette raison, l'INRS-ETE a utilisé le modèle AnnAGNPS sur le bassin versant de la rivière Boyer et un de ses sous-bassins: la Boyer Nord. Ce projet de maîtrise a pour objectif principal d'évaluer les capacités de la télédétection pour identifier l'occupation du sol dans le but d'alimenter le modèle de simulation agroenvironnemental AnnAGNPS sur le bassin versant de la Boyer Nord. Il s'agit d'examiner la pertinence du recours à la télédétection pour obtenir des intrants servant au modèle lesquels sont obtenus traditionnellement par d'autres moyens (entrevues auprès des agriculteurs). Pour ce faire, deux sources d'images sont comparées, soit celles provenant du capteur ASTER de Terra et celles acquises par le capteur ETM+ du satellite Landsat-7. De plus, deux méthodes de classification d'images sont analysées, à savoir la méthode de classification floue par objet et la méthode du maximum de vraisemblance. Par la suite, le développement d'un protocole géomatique permet le transfert des données classifiées vers le modèle. Enfin, les sorties des simulations sont formatées afin de pouvoir les visualiser et les consulter dans un environnement SIG. De cette façon, les résultats des simulations sont géoréférencés sur l'ensemble du bassin versant de la Boyer Nord ce qui en facilite leur analyse. Les résultats obtenus démontrent que la télédétection constitue une alternative intéressante et prometteuse aux enquêtes terrain afin d'identifier l'occupation du sol sur le bassin versant de la Boyer Nord. Il faut cependant tenir compte de certaines contraintes. L'utilisation du capteur ASTER semble justifiée et comparable à l'emploi du capteur Landsat-7 ETM+ dans un contexte d'identification de l'occupation du sol d'un territoire à vocation agricole. Finalement, la recherche a révélé que la méthode de classification floue par objet s'avère efficiente et puissante par rapport à la méthode du maximum de vraisemblance.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".