Sélection experte d'images de télédétection
Bibliographic record
Abstract
Dans ce mémoire, nous présentons le développement d'un didacticiel conçu pour résoudre le problème de la sélection d'images de télédétection à des fins de cartographie forestière. La sélection thématique réduit la durée du processus de choix en éliminant la nécessité de vérifier si chaque image est pertinente au thème d'intérêt. Elle permet d'assurer une réutilisation maximale des images déjà disponibles. L'utilisation d'un système tutoriel intelligent permet à l'utilisateur de recevoir un suivi. Les différents modules sont développés avec le langage Java. Le moteur d'inférence est le logiciel Java Expert System Shell (JESS) de Sandia National Laboratories. L'entrée des images dans le système se fait manuellement avec le logiciel Géomatica de PCI Geomatics et leur manipulation est effectuée par la librairie Java Advanced Imaging de Sun Microsystems. La base de données est Microsoft Access. Ce didacticiel est un des agents du Système Intelligent de Traitement d'Images (SITI), développé par l'Équipe Spécialisée en TRaitement d'Images de TÉLédétection (ESTRITEL) du Centre d'applications et de recherches en télédétection (CARTEL), de l'Université de Sherbrooke. Le projet SITI bénéficie d'un financement CRSNG.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.007 |
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".