LAND COVER INFORMATION EXTRACTION USING LIDAR DATA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Light Detection and Ranging (LiDAR) systems are used intensively in terrain surface modelling based on the range data determined by the LiDAR sensors. LiDAR sensors record the distance between the sensor and the targets (range data) with a capability to record the strength of the backscatter energy reflected from the targets (intensity data). The LiDAR sensors use the near-infrared spectrum range which has high separability in the reflected energy from different targets. This characteristic is investigated to implement the LiDAR intensity data in land-cover classification. The goal of this paper is to investigate and evaluates the use of LiDAR data only (range and intensity data) to extract land cover information. Different bands generated from the LiDAR data (Normal Heights, Intensity Texture, Surfaces Slopes, and PCA) are combined with the original data to study the influence of including these layers on the classification accuracy. The Maximum likelihood classifier is used to conduct the classification process for the LiDAR Data as one of the best classification techniques from literature. A study area covering an urban district in Burnaby, British Colombia, Canada, is selected to test the different band combinations to extract four information classes: buildings, roads and parking areas, trees, and low vegetation (grass) areas. The results show that an overall accuracy of more than 70% can be achieved using the intensity data, and other auxiliary data generated from the range and intensity data. Bands of the Principle Component Analysis (PCA) are also created from the LiDAR original and auxiliary data. Similar overall accuracy of the results can be achieved using the four bands extracted from the Principal Component Analysis (PCA).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».