Accuracy assessment of annual land cover time series derived from change-based updating
Notice bibliographique
Résumé
The development of temporally consistent land cover time series from satellite-based earth observation has proven difficult due to variability in sensor observations. This leads to spurious land cover differences between maps when standard supervised classification approaches are applied. To reduce this effect, a common solution has been to first detect change and update a base map for only these change areas. Assessing the accuracy of land cover time series is challenging because multiple maps need to be assessed for both land cover classification and change detection accuracies. Regarding a change based updating approach; accuracy is close to that of the original base map for a time series where only a small percent change occurs. Over longer periods where significant change has accumulated the accuracy becomes more dependent on the change and update labeling accuracy. Thus, accuracy for a change based approach can be seen as a function of the base map, change detection, and update accuracies. A specific formulization is developed to summarize these components and applied to investigate accuracy of a 250 m resolution time series for Canada. Results show that the time series accuracy was in a large degree predetermined by the base map accuracy because there was only a small amount of change over the period and the base map and update accuracies were similar. Increasing the update accuracy by a few percent, within the precision of its estimation, would improve the accuracy of the time series evaluated as it is extend in time.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».