Using high spatial resolution hyperspectral imagery to map intertidal habitat structure in Hood Canal, Washington, U.S.A.
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Abstract
AbstractAn understanding of the distribution and structure of discontinuous nearshore habitats is critical to effectively manage estuarine resources, especially migratory and mobile nekton that may depend on the integrity of shallow-water environments. We used 19-band compact airborne spectrographic imager (CASI) imagery, collected at 1.5 m spatial resolution, to map two cover classes of eelgrass (Zostera marina) and six other estuarine habitat classes along 64 km of the intertidal shoreline of Hood Canal in the Pacific Northwest, United States. We used control points derived from digital orthoquads (DOQ) and a differential global positioning system (GPS) to geometrically correct CASI flight lines to within 4.3–23.5 m root mean square error (RMSE). After unsupervised and supervised classification, we found good correspondence between classified eelgrass polygons and field training and ground-truthing data. Although this was not the focus of our habitat mapping, the same was true for most of the other habitat classes, except for oyster beds, which were difficult to separate from the wet sand–gravel–cobble class. We are encouraged by the ability of CASI to produce spatially accurate, high-resolution descriptions of intertidal habitat structure. Results from this study will become the foundation of a broader study to develop a quantitative index of essential habitat quality for migrating juvenile summer chum salmon (Oncorhynchus keta) in Hood Canal. When CASI image processing is complete, fisheries scientists–managers will be able to effectively evaluate estuarine landscape patterns at a spatial scale appropriate for migrating juvenile summer chum salmon.Une connaissance de la distribution et de la structure des habitats côtiers discontinus est essentielle pour gérer efficacement les ressources estuariennes, spécialement les nectons migratoires et mobiles qui peuvent dépendre de l'intégrité des environnements en eau peu profonde. Nous avons utilisé des images à 19 bandes du capteur « compact airborne spectrographic imager » (CASI) acquises à une résolution spatiale de 1,5 m pour cartographier deux classes de couvert de zostères marines (Zostera marina) et six autres classes d'habitats estuariens sur une distance de 64 km le long de la zone intertidale du Canal Hood, dans le Pacific Northwest, aux États-Unis. Nous avons utilisé des points de contrôle dérivés des « digital orthoquads » (DOQ) et des données de système de positionnement global différentiel (GPS) pour corriger géométriquement les lignes de vol CASI en fonction d'une erreur quadratique moyenne (RMSE) réduite variant de 4,3–23,5 m. Après l'application d'une classification non dirigée et dirigée, nous avons trouvé une bonne correspondance entre les polygones classifiés de zostères marines et les données d'échantillonnage et de réalité de terrain acquises au sol. Même si cela ne constituait pas l'objet de notre cartographie des habitats, cette même observation s'appliquait également à la majorité des autres classes d'habitats, à l'exception des bancs d'huîtres qui étaient difficiles à séparer de la classe sable–gravier–galets humides. Nous sommes encouragés par l'habileté du capteur CASI à produire des descriptions spatialement précises et à haute résolution de la structure des habitats en zone intertidale. Les résultats de cette étude constitueront la base d'une étude plus vaste pour développer un indice quantitatif de la qualité essentielle des habitats pour les saumons chums juvéniles d'été en migration (Oncorhynchus keta) dans le Canal Hood. Lorsque le traitement des images CASI sera complété, les scientifiques–gestionnaires des pêcheries seront capables d'évaluer efficacement les patrons des paysages estuariens à une échelle spatiale appropriée pour les populations de saumons chums juvéniles d'été en migration.[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) | 0.000 | 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".