Discriminating lithology in arctic environments from Earth orbit, an evaluation of satellite imagery and classification algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Empirical investigations of classification algorithms for lithological discrimination were performed for field areas on Melville Island, Nunavut, and in the Cape Smith Belt of northern Quebec. These investigations suggest that a neural network classifier (a majority-vote consensus algorithm that combines the classification results of ten feedforward backpropagation neural networks) is capable of consistently producing results that approximate those produced by the best individual neural network execution, and that are equal or superior to those generated by the maximum likelihood and evidential reasoning classifiers. The majority-vote consensus routine serves to eliminate the effect of the natural variability among individual neural network classification results, by producing strong results without necessitating the manual evaluation and ranking of all individual neural network classifications. Two sets of evidential-reasoning classification results were generated based on two different measures of initialevidence: (1) the proportions of training data that contain the image values being classified; and (2) output activations generated by multiple neural network classifications. Evidential-reasoning results produced using the first measure were generally poor, while those produced using the second were frequently comparable to those of the majority-vote neural network consensus algorithm. Empirical investigations of the use of feedforward backpropagation neural networks in the classification of satellite images suggest that: (1) differences in weight initializations between otherwise identical classifications are not sufficient for the generation of sets of error-independent results for use with consensus algorithms; (2) classifications of satellite images are not characterized by over-generalization; (3) the addition of random noise to input vectors during training is not a useful means for supplementing sparse training datasets; (4) commonly applied guidelines for the definition of network topologies are valid; and (5) the absolute and relative magnitudes of output activations may be used as measures of classification confidence. Evaluations of Landsat TM, Radarsat, and IKONOS images, conducted for the Melville Island and Cape Smith Belt regions, demonstrate that: (1) Radarsat images are useful for the discrimination of lithological classes characterized by good correlations with geomorphology and surface roughness, and (2) IKONOS images are good sources of high-resolution information regarding geomorphology, land cover, and lithological units with distinctive weathering characteristics.
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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 | 0,000 | 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 ».