Crop-type identification potential of Radarsat-2 and MODIS images for the Canadian prairies
Notice bibliographique
Résumé
Owing to their high-frequency revisit and weather independence with high image resolution, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and Radarsat-2 SAR (ScanSAR (synthetic aperture radar)), respectively, provide data suitable for regional-level crop-type identification in the Canadian prairies. The challenge remains in optimally combining data from the two sources, to identify crop types in individual fields. This study investigated an approach based on image fusion and a specially designed classification to obtain a result with the high spatial detail of ScanSAR and the spectral information from MODIS. The methodology employs a wavelet-IHS (intensity, hue, and saturation) combined image fusion method to enhance the spatial resolution of the MODIS data using ScanSAR data, followed by a multiresolution segmentation process supported by a road network database to generate the final classification. The fusion-classification approach yielded a result suitable for both visual and digital analysis. The overall classification accuracy of the fused data set was about 72%, higher than accuracies achieved for ScanSAR images (transformed as principal components), the MODIS data alone, or a combination of the ScanSAR principal components and MODIS data. While further investigation is warranted, this approach appears to have the attributes required for operational crop-type identification in situations where such information is required frequently and over large areas.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».