Pixel-based image classification to map vegetation communities using SPOT5 and Landsat5 Thematic Mapper data in a tropical savanna, northern Australia
Notice bibliographique
Résumé
Pixel-based image classification has been used to capture various components of vegetation for a number of applications and at a range of spatial scales across the world. The few studies that have attempted to capture the floristic composition of vegetation communities in tropical savanna environments, at fine spatial scales (1:25000 or less) using these methods, have found minimal success. To address this gap, we evaluated a supervised image classification process using the Maximum Likelihood Classifier and 50% of a floristic and structural (strata, cover, height, and growth form) field dataset applied to SPOT5 and Landsat5 Thematic Mapper multispectral data. Two approaches were conducted to evaluate the influence of ancillary data on classification results: (i) “image-only” (image and field data) and (ii) “integrated” (various combinations of ancillary data with the image and field data). Multivariate analysis and intuitive classification were employed to identify 22 vegetation communities within the 530 km2 study area situated on Bullo River Station, Northern Territory, Australia. Class (vegetation community) separability averaged 1.94 and 1.42 for Landsat5 Thematic Mapper and SPOT5, respectively. A standard accuracy assessment was based on the remaining 50% of the field data. Overall accuracy ranged from 30%–53% for 1:25000 and 1:100000 spatial scale products. The inclusion of ancillary data was superior to the image and field data alone. The results of this study emphasize the need for finer spatial scale maps for property management planning (≤ 1:25000) and coarser scales for regional applications (≥ 1:100000).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».