Detecting an Optimal Scale Parameter in Object-Oriented Classification
Notice bibliographique
Résumé
Avoiding spatial autocorrelation is the key to many research questions especially for field design, remote sensing data selection, and maximum spatial variation caption. Spatial variation across land cover types as well as the gradients inherent in ecotones can be captured in reflectance which is a spatially continuous variable. The spatial variation between reflectance values of any two pixels will depend on the lag distance beyond which pixels are no longer spatially autocorrelated. This paper demonstrates the utility of semivariogram for determining the lag distance in which pixels will be spatially autocorrelated. According to sampling theorem, objects should be sampled at half their width such that spatial resolution should be half of the semivariogram lag distance. As object-oriented classification is now the most broadly accepted classification method, scale parameter determination is the foremost important decision for determining the size of image objects. The scale parameter was adjusted during image segmentation to test how the size of image objects changed. The optimal scale parameter was chosen when the average distance between neighbouring image object centroids was near to the lag distance of the semivariogram. Results showed that the size of image objects reached a scaling threshold as the scale parameter was increased. When the scale parameter was adjusted to create image objects that exceeded this threshold, the segmentation was not able to accurately represent the spatial variation observed on the ground.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».