A SAR fine and medium spatial resolution approach for mapping the Brazilian Pantanal
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».