MPS-based information extraction method for remotely sensed imagery: a comparison of fusion methods
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
Recently, multiple-point simulation (MPS) was introduced to increase the accuracy of information extraction from remotely sensed imagery by incorporating structural information through a training image. An important procedure in the MPS-based information extraction method is the fusion of two probability fields from two different classifiers, extracting spectral and spatial structure information. In previous studies the fusion process was accomplished using the theory of evidence and the theory of consensus. It has been shown that these fusion methods each have their own capabilities and characteristics for different data under different circumstances. This paper investigates primarily the advantages and disadvantages of three different types of fusion methods: evidence-based, consensus-based, and probability-based, and then compares the fusion results through an accuracy assessment. For validation purposes, we selected two remotely sensed images taken in different areas and with distinct structural characteristics of roads. Both images, from Satellite Pour l'Observation de la Terre 5 (SPOT5) with spatial resolution of 10 m, were used to investigate the performance of the three fusion methods in extracting road information with distinct structural characteristics from the images. A comparison of the different fusion methods can assist users in selecting the appropriate fusion method for the given data characteristics. Based on the results of two experiments, the relationships between these fusion methods are further investigated.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle