A SAR fine and medium spatial resolution approach for mapping the Brazilian Pantanal
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this research was to utilize a dual season set of L-band (ALOS/PALSAR) and C-band (RADARSAT-2 and ENVISAT/ASAR) imagery, a comprehensive set of ground reference data, and a hierarchical object-oriented approach to 1) define the diverse habitats of the Lower Nhecolândia subregion of the Pantanal at both a fine spatial resolution (12.5 m), and a relatively medium spatial resolution (50 m), thus evaluating the accuracy of the differing spatial resolutions for land cover classification of the highly spatially heterogeneous subregion, and, 2) to define on a regional scale, using the 50 m spatial resolution imagery, the wetland habitats of each of the hydrological subregions of the Pantanal, thereby producing a final product covering the entire Pantanal ecosystem. The final classification maps of the Lower Nhecolândia subregion were achieved at overall accuracies of 83% and 72% for the 12.5 m and 50 m spatial resolutions, respectively, defining seven land cover classes. In general, the highest degree of confusion for both fine and medium resolution Nhecolândia classifications were related to the following issues: 1) scale of habitats, for instance, capoes, cordilheiras, and lakes, in relation to spatial resolution of the imagery, and 2) variable flooding patterns in the subregion. Similar reasons were attributed to the classification errors for the whole Pantanal. A 50 m spatial resolution classification of the entire Pantanal wetland was achieved with an overall accuracy of 80%, defining ten land cover classes. Given the analysis of the comparison of fine and relatively medium spatial resolution classifications of the Lower Nhecolândia subregion, the authors concluded that significant improvements in accuracy can be achieved with the finer spatial resolution dataset, particularly in subregions with high spatial heterogeneity in land cover.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle