Land Use and Cover Mapping with Airborne Hyperspectral Imager in Setiu, Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, land use and land cover plays a pivotal role in global environmental change. Under these circumstances,the need of a new dimension for detecting land use and cover is getting more imperative for conservation and effectivemanagement of land use and cover types. Importantly, the use of information technology to support decision making indetecting land use and cover is essential and recent. One of the technologies used is Airborne Remote Sensing. Theobjective of this study is to identify, quantify, classify and map land use and land cover mapping in Setiu, Terengganuusing UPM-APSB’s AISA airborne hyperspectral remote sensing. Detection of land use and cover was performed usingairborne hyperspectral imaging data taken on 20 April 2006 with the support of existing land use and cover maps. Thesize of the study area is 100 ha. The image was displayed in ENVI 4.0 Software using bands 202217 (RGB)combination. The data were then enhanced and classified for different land use and cover classes. From the dataanalysis, the image can be classified into eight classes. The classes are 2-3 years old oil palm plantation, 4-5 years oldoil palm plantation, young (3-4 years old) rubber plantation, matured (15-17 years old) rubber plantation, vegetationcrops, open area, road and river. The land use and land cover classes area distribution of the plots under study in Setiu,Terengganu were 4.18 ha, 8.58 ha, 6.26 ha, 70.43 ha, 2.98 ha, 2.31 ha, 2.78 ha, and 2.48 ha. Overall, the classificationaccuracy of interpretation of the airborne imagery for land use and cover in Setiu, Terengganu is 89.51 and kappacoefficient is 0.86. This study shows that, airborne hyperspectral remote sensing technique is capable in identifying,quantifying, classifying and mapping land use and cover in Setiu, Terengganu, hence a good decision support tool inland use and cover planning and management.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».