Influence de la phénologie foliaire automnale de forêts tempérées sur la segmentation d’espèces d’arbres à partir d’imagerie de drone et d’apprentissage profond
Bibliographic record
Abstract
La télédétection des forêts est devenue de plus en plus accessible grâce à l'utilisation de véhicules aériens inoccupés (UAV) et à l'apprentissage profond, ce qui permet d'obtenir des images répétées à haute résolution et d’observer les changements phénologiques à des échelles spatiales et temporelles plus importantes. Dans les forêts tempérées, à l'automne, la sénescence des feuilles se produit lorsque les feuilles changent de couleur et tombent. Cependant, l'influence de la sénescence foliaire sur la segmentation des espèces d'arbres à l'aide d'un réseau neuronal convolutif (CNN) n'a pas encore été évaluée. Nous avons acquis de l’imagerie haute résolution par UAV au-dessus d’une forêt tempérée au Québec à sept reprises entre mai et octobre 2021. Nous avons segmenté et identifié 23 000 couronnes d'arbres de 14 classes différentes pour entraîner et valider un CNN pour chaque acquisition d'imagerie. La meilleure segmentation (F1-score le plus élevé) était au début de la coloration des feuilles (début septembre) et le F1-score le plus bas au pic de la coloration automnale (début octobre). La chronologie de la sénescence varie considérablement d’une espèce à l’autre et au sein d’une même espèce, ce qui entraîne une grande variabilité du signal télédétecté. Les espèces d'arbres à feuilles caduques et à feuilles persistantes qui présentaient des traits distinctifs et moins variables dans le temps entre les individus ont été mieux classées. Bien que la segmentation des arbres dans une forêt hétérogène demeure un défi, l'imagerie UAV et l'apprentissage profond démontrent un grand potentiel pour la cartographie des espèces d'arbres. Les résultats obtenus dans une forêt tempérée où la couleur des feuilles change fortement pendant la sénescence automnale montrent que la meilleure performance pour la segmentation des espèces d'arbres se produit au début de ce changement de couleur.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".