Development of a circa 2000 land cover map of northern Canada at 30 m resolution from Landsat
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Abstract
AbstractPrevious land cover maps covering northern Canada have been of insufficient spatial or thematic detail to address emerging northern issues such as wildlife habitat, land use planning, and fine-scale land cover dynamics. Mapping northern land cover requires medium-resolution (~30 m) remote sensing data to effectively characterize cover types that are spatially heterogeneous and cannot be consistently represented at coarser (250 m – 1 km) scales. In this paper, we present a land cover map of northern Canada at 30 m spatial resolution suitable for application in northern land use planning, wildlife habitat assessment, and climate change impact assessment and adaption. Orthorectified circa 2000 Landsat data were acquired from the Centre for Topographic Information, with coverage from the treeline to the northern tip of Ellesmere Island, and combined into 16 radiometrically balanced large-area mosaics. A stratified unsupervised cluster labelling approach was used for map generation. Literature on northern land cover and vegetation mapping and numerous northern vegetation surveys were examined to define a land cover legend containing 15 classes. Field data gathered during several campaigns were used in conjunction with other available medium-resolution land cover maps to develop a dataset for training and validation. Standardized accuracy assessment is limited due to the cost of field data acquisition and the small archive of reference data in northern regions. Comparison with field data used only to aid cluster labelling suggests 81.5% accuracy for 76 plots, and examination of subpixel land cover distribution within each 1 km Circumpolar Arctic Vegetation Map (CAVM) class shows good agreement. The map is publicly available through the Natural Resources Canada Geogratis portal in 1 : 250 000 scale National Topographic System (NTS) map sheets.Les cartes du couvert disponibles jusqu'à maintenant couvrant le nord du Canada ne présentaient pas suffisamment de détails au niveau spatial ou thématique pour les besoins des problématiques nordiques émergentes comme les habitats fauniques, la planification de l'utilisation du sol et la dynamique du couvert à petite échelle. La cartographie du couvert en région nordique requiert des données de télédétection à moyenne résolution (~30 m) pour pouvoir caractériser efficacement les types de couvert spatialement hétérogènes et qui ne peuvent être représentés de façon constante à des résolutions plus grossières (250 m – 1 km). Dans cet article, nous présentons une carte du couvert du nord du Canada à l'échelle spatiale de 30 m utile pour les applications en milieu nordique comme la planification de l'utilisation du sol, l'évaluation des habitats fauniques et l'évaluation des impacts des changements climatiques et des mesures d'adaptation à ceux-ci. Des données historiques orthorectifiées de Landsat pour l'année 2000 ont été acquises du Centre d'information topographique pour une zone s'étendant de la ligne forestière à la pointe de l'Île d'Ellesmere et combinées en fonction de seize mosaïques à grande surface normalisées radiométriquement. Une approche stratifiée non dirigée d'étiquetage de groupements a été utilisée pour la génération des cartes. Nous avons examiné également la littérature sur le couvert nordique et la cartographie de la végétation de même que plusieurs relevés de végétation réalisés en milieu nordique pour définir une légende du couvert comprenant 15 classes. Des données de terrain acquises au cours de plusieurs campagnes ont été utilisées conjointement avec d'autres cartes à résolution moyenne du couvert disponibles pour développer un ensemble de données pour fins d'entraînement et de validation. L'évaluation standardisée de la précision est restreinte en raison des coûts d'acquisition des données de terrain et de l'archive plutôt réduite des données de référence disponibles pour les régions nordiques. Une comparaison par rapport aux données de terrain utilisées uniquement en soutien à l'étiquetage des groupements indique une précision de 81,5 % pour 76 parcelles et un examen de la répartition du couvert à l'échelle du sous-pixel à l'intérieur de chaque classe de 1 km de la carte CAVM (« Circumpolar Arctic Vegetation Map ») montre une bonne correspondance. La carte est disponible au public via le portail Geogratis de Ressources naturelles Canada en feuillets de 1 : 250 000 du Système national de référence cartographique (SNRC).[Traduit par la Rédaction]
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 teacher head, 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".