Mapping the distribution of an invasive marine alga (<i>Codium fragile</i>spp.<i>tomentosoides</i>) in optically shallow coastal waters using the compact airborne spectrographic imager (CASI)
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Abstract
AbstractWe collected 19 bands of ocean colour data (spanning 391–904 nm) at 1 m2 spatial resolution from Mahone Bay on the south coast of Nova Scotia during July 2001 with an airborne hyperspectral sensor (CASI). The data were classified using 16 different protocols in an effort to accurately map benthic communities over 7 km2 of seabed to 6 m water depth. The primary objective was to depict the spatial pattern of invasion of the rocky subtidal zone by an introduced macroalga: Codium fragile. The best classification results were obtained using the first three axes of a principal component analysis of all 19 spectral channels and the maximum likelihood classification of four classes of benthic community (i.e., those dominated by Codium meadow, kelp bed, Codium–kelp mix, and sand) at three depth strata using an added bathymetry channel and no correction for water-column attenuation. The overall accuracy obtained for the entire visible seabed of the bay was 83.30% (Kappa statistic = 0.82). User's and producer's accuracies of the four classes ranged from 35.00% to 97.00% and 65.00% to 100.00%, respectively, depending primarily on depth. The addition of a bathymetry channel typically increased the overall accuracy by 20.00%, and a correction for water-column attenuation had little effect at these depths. Patches of the invasive alga, kelp, and sand were clearly distinguishable at spatial scales of 1–1000 m2, but there was also patchiness at subpixel scales (i.e., <1 m2), such that Codium was frequently confused with mixed communities. We interpret this multiscale patchiness as indicative of ongoing invasion dynamics and conclude that airborne hyperspectral technology is suitable for portraying the time-dependent outcomes of these dynamics at ecologically meaningful spatial scales.Nous avons acquis, à l'aide d'un capteur hyperspectral aéroporté (CASI), 19 bandes de données sur la couleur de l'océan (entre 391–904 nm), à 1 m2 de résolution spatiale, dans la baie de Mahone, sur la côte sud de la Nouvelle-Écosse, au cours de juillet 2001. Les données ont été classifiées à l'aide de 16 protocoles différents dans le but de cartographier avec précision les communautés benthiques jusqu'à une profondeur de 6 m pour une zone de fonds marins de 7 km2. L'objectif principal était de définir le patron spatial d'invasion de la zone subtidale rocheuse par l'introduction d'une macroalgue : le Codium fragile. Les meilleurs résultats de classification ont été obtenus en utilisant les trois premiers axes d'une analyse en composantes principales des 19 bandes spectrales et la classification par maximum de vraisemblance de quatre classes de communauté benthique (c.-à-d. celles dominées par le Codium, les laminaires, un mélange de Codium–laminaires et du sable) à trois couches de profondeur à l'aide d'une bande additionnelle de bathymétrie et sans correction pour l'atténuation par la colonne d'eau. La précision globale obtenue pour le fond marin visible en entier de la baie était de 83,30 % (statistiques Kappa = 0,82). La précision de l'utilisateur et du producteur des quatre classes variait de 35,00 % à 97,00 % et de 65,00 % à 100,00 % respectivement, principalement en fonction de la profondeur. L'ajout d'une bande de bathymétrie a amélioré la précision globale de 20,00 %, alors qu'une correction pour l'atténuation par la colonne d'eau a eu très peu d'effet à ces profondeurs. Des zones d'algues envahissantes, de laminaires et de sable étaient nettement visibles aux échelles spatiales de 1–1000 m2, mais un phénomène zonal était visible également aux échelles du sous-pixel (c.-à-d. <1 m2) de telle sorte que le Codium se confondait fréquemment avec les communautés mixtes. Nous interprétons cette distribution zonale multi-échelles comme un indice d'une dynamique d'invasion en progression et nous concluons que la technologie hyperspectrale aéroportée est utile pour définir des scénarios dans le temps de ces dynamiques à des échelles spatiales significatives au plan écologique.[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 | 0.001 | 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) | 0.000 | 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".