Benthic Classifications Using Bathymetric LIDAR Waveforms and Integration of Local Spatial Statistics and Textural Features
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The scope of this research is to assess benthoscape discrimination by airborne light detection and ranging (LIDAR) bathymetry (ALB) on the basis of statistical parameters derived from the LIDAR waveforms, textural information, and local spatial statistics. Analysis of the underwater camera stations allowed clustering of the stations into groups on the basis of their habitat composition (β-diversity). Twelve descriptive statistics describing the shape of the bottom part of the waveform, also called 12 benthic parameters, were used for discriminating four benthic habitats. A K-means classification and a supervised method based on the Support Vector Machine (SVM) were applied to this dataset, and overall accuracies of 67.7% and 89.9% were obtained, respectively. Geostatistical analyses, using 11 textural measures, defined by the gray-level occurrence matrix (GLOM) and the gray-level co-occurrence matrix (GLCM), and three local spatial statistics were then applied to the 12 benthic parameters to enhance the SVM classification performance. The assessment of the contribution of geostatistics into benthic class segmentation was achieved by computation of separability distance. Mean (from the GLOM), mean (from the GLCM) and the local Getis-Ord statistic yielded the best rates of discrimination. These added metrics, integrated with bands related to the 12 benthic parameters, showed that the rate of correct (supervised) classification was thereby improved and increased by 5.3%. Finally, the first four principal components (PCs) (i.e., 90.41% of the 12 parameter variances, boosted by the three best geostatistics) brought out an overall accuracy of 93.3%, showing evidence for optimizing the classification processing.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle