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Enregistrement W2138849239 · doi:10.1109/tgrs.2008.916223

Comparing Statistical and Neural Network Methods Applied to Very High Resolution Satellite Images Showing Changes in Man-Made Structures at Rocky Flats

2008· article· en· W2138849239 sur OpenAlexfundno aff
Marco Chini, Fabio Pacifici, William J. Emery, Nazzareno Pierdicca, Fabio Del Frate

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRemote-Sensing Image Classification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIstituto Nazionale di Geofisica e VulcanologiaUniversity of British Columbia
Mots-clésSatelliteComputer scienceLand coverRemote sensingSatellite imageryParametric statisticsArtificial neural networkArchitectureDemolitionArtificial intelligenceHigh resolutionImage resolutionPattern recognition (psychology)Land useGeologyGeographyStatisticsMathematicsArchaeologyEngineeringCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parametric and nonparametric approaches to evaluate land-cover change detection using very high resolution (VHR) satellite imagery are applied to the analysis of the demolition of the Rocky Flats nuclear weapons facility located near Denver, CO. Both maximum-likelihood and neural network classifiers are used to validate a new parallel architecture which improves the accuracy when applied to VHR satellite imagery for the study of land-cover change between sequential satellite acquisitions. An enhancement of about 14% was found between the single-step classification and the new parallel architecture, confirming the advantage and the robust improvement obtained with this architecture regardless of the classification algorithm used. In this paper, we demonstrate and document the demolition and removal of hundreds of buildings taken down to bare soil between 2003 and 2005 at the Rocky Flats site.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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'admission1
Résumé présentoui

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