Comparison of Pixel and Object Based Approaches Using Landsat Data for Land Use and Land Cover Classification in Coastal Zone of Medan, Sumatera
Notice bibliographique
Résumé
As an archipelagic country, Indonesia has the second longest coastal areas in the world after Canada. Coastal zone has dynamic characteristics. There are many changes here because of an unique ecology systems, sedimentation as well as human activities. Because of the coastal zone dynamics especially land use and land cover therefore it is important to identify them by using remote sensing technology. This paper discuss the application of Landsat satellite remote sensing image to classify land use and land cover by using object based classification approach in part of coastal zone of Medan, North Sumatera, Indonesia. Conventional classification methods use per pixel approaches that rely only on the spectral information or colours contained in the image. Otherwise object based classification approach firstly the image is segmented into objects. In subsequent steps, segments are merged based on their level of similarity. The user uses a scale parameter which indirectly controls the size of objects by specifying how much heterogeneity is allowed within each. User-defined color and shape parameters can also be set to change the relative weighting of reflectance and shape in defining segments. The methodology is consisted of satellite data acquisition, existing topographic map and statistical data collection, rectification of Landsat image, classification of land use and land cover using maximum likelihood algorithm and object based approach. Finally, the result shows that use of object based classification system provides reliable classification result than using traditional method such maximum likelihood classification system.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».