Segmentação de imagens de alta resolução utilizando o programa SMAGIC
Notice bibliographique
Résumé
Segmentation and classification of high resolution image is not an easy task. High intra-class variance acts as noise and directly affects classification results. A range of algorithms has been developed in the past decades to extract objects-like shapes from the image. Many of these are not able to work properly with noisy data like radar images or even high resolution images of the Earth. In this paper a new software is tested to process 1-meter Ikonos images: SMAGIC. Originally created as a tool to identify different types of ice from Radarsat images at Canada, SMAGIC can now process multivariate data. The algorithm is unique in its approach. The approach is a hybrid one that makes use of a watershed segmentation and a Markov Random Fields paradigm. In this study a set of three Ikonos images samples was segmented and by SMAGIC. Field work was done to recognize the area and validation data for used in the classification process and to label the classes obtained with SMAGIC. In addition, same images were classified by the ECHO algorithm used as a benchmark comparison. All results were interpreted visually. SMAGIC was able to produce good classification results that generally outperformed traditional classification methods without the necessity to use training data. SMAGICs algorithm is described as well as the general testing design. Some insight is given about future developments of SMAGIC.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».