Detecting and Downscaling Wet Areas on Boreal Landscapes
Notice bibliographique
Résumé
This letter presents an approach to classify wet areas from European Remote Sensing 2 (ERS-2) synthetic aperture radar (SAR)-, Landsat Thematic Mapper (TM)-, and Light Detection and Ranging (LiDAR)-derived terrain data and downscale the result from the coarse resolution of satellite images to finer resolutions needed for land managers. Using discrete wavelet transform (DWT) and support vector machines (SVM), the algorithm finds multiple relationships between the radar, optical, and terrain data and wet areas at different spatial scales. Decomposing and reconstructing processes are performed using a 2-D DWT (2D-DWT) and inverse 2D-DWT respectively. The underlying relationships between radar, optical, and terrain data and wet areas are learned by training an SVM at the coarse resolution of the wet-area map. The SVM is then applied on the predictors at a finer resolution to produce wet-area detailing images, which are needed to reconstruct a finer resolution wet-area map. The algorithm is applied to a boreal landscape in northern Alberta, Canada, characterized by many wet-area features including ephemeral and permanent streams and wetlands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».