La détection automatique des changements du couvert forestier à partir d'images satellites SPOT dans le cadre du projet METIS-Forêts : application à l'Ariège dans le cas de la détection automatique des coupes rases
Bibliographic record
Abstract
/ Dans le domaine environnemental, les forêts occupent une place privilégiée en raison des enjeux socio-économiques concernés, tant à l'échelle globale que locale. Les missions de surveillance et de gestion des ressources forestières sont variées, et doivent bénéficier de l'évolution des technologies en anticipant sur les activités de recherche. Le projet METIS-Forêts se propose de contribuer à l'amélioration des missions de surveillance et de gestion des forêts grâce aux techniques spatiales, en s'appuyant sur des méthodologies innovantes et sur l'exploitation des sources de données actuelles et/ou disponibles dans un futur proche. Ce projet a également pour objectif de mettre au point et de valider des produits innovants issus de l'Observation de la Terre, directement utilisables par les opérateurs de terrain dans un cadre opérationnel.\nUn des axes principaux d'application est la détection automatique de changements du couvert forestier. L'étude de la détection des coupes rases et éclaircies a plus particulièrement attiré l'attention car elles ont été identifiées comme un élément de mise à jour des bases de données des inventaires forestiers nationaux et d'enrichissement du système d'information forestière. Cette étude a pour but de faire mieux comprendre la mise en pratique des méthodes développées par le CEMAGREF et l'IFN sur la détection automatique des changements du couvert forestier à partir de l'utilisation d'images satellites, à travers le traitement d'un cas réel : l'Ariège. Cette région a été choisi pour son hétérogénéité phénologique et son relief accidenté. Ce travail a montré qu'il est possible d'adapter les méthodes standards développées dans des situations plus simplifiées (Landes et Corrèze) à un milieu plus complexe et d'obtenir une classification correcte des changements forestiers.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.002 |
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".