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Enregistrement W2120957161 · doi:10.5589/m08-061

Object-based approaches to change analysis and thematic map update: challenges and limitations

2008· article· en· W2120957161 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Gregory J. McDermid, Julia Linke, Alysha D. Pape, David Laskin, Adam J. McLane, Steven E. Franklin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Remote Sensing · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic mapChange analysisChange detectionObject (grammar)GeographyCartographySpurious relationshipComputer scienceObject basedCover (algebra)Data miningData scienceRemote sensingArtificial intelligencePhysical geographyEngineeringMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstractsmall, spurious polygons created by the inconsistent delineation of persistent change features appearing in consecutive coregistered images. The issue represents a serious methodological challenge that can limit the visual and structural quality of the finished map product if not adequately addressed. A critical analysis of annual land cover maps generated by updating and backdating object-based reference maps in a western Alberta study area revealed that sliver objects made up between 3% and 12% of the total area of change, and between 63% and 72% of the total number of change objects, despite high thematic accuracies. The results highlight the emerging need for a methodological framework designed to handle the spatial challenges posed by change analysis in an object-based environment.des petits polygones parasites créés par la délimitation irrégulière des caractéristiques persistantes du changement apparaissant dans les images consécutives superposées. Cette problématique représente un défi méthodologique sérieux qui peut limiter la qualité visuelle et structurale du produit cartographique fini si elle n'est pas résolue correctement. Une analyse critique des cartes annuelles du couvert générées au moyen de la mise à jour et l'antidatation des cartes de référence obtenues par la méthode orientée objet dans une zone d'étude située dans l'ouest de l'Alberta ont révélé que les objets non désirés sous forme de ruban constituaient entre 3 % et 12 % de la surface totale du changement et entre 63 % et 72 % du nombre total d'objets de changement identifiés par la routine, en dépit des précisions thématiques élevées. Les résultats démontrent la nécessité de mettre au point un cadre méthodologique conçu pour traiter les défis spatiaux posés par l'analyse du changement dans un environnement orienté objet.[Traduit par la Rédaction]

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,684

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,098 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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