Spectral Information Analysis from Multisensor Image Fusion for Land Use/Land Cover Classification in a Tropical Area: A Case Study in Bogor, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
This paper evaluates the analysis of spectral information using RADARSAT, SPOT Panchromatic, and Landsat-TM images for land use/land cover classification in a tropical area. The case study is of Bogor, located in West Java, Indonesia. In order to increase spectral contrast of the Landsat-TM image, two procedures for information compression, colour composite and PCA (Principal Component Analysis) were tested. The best five RGB colour composites were produced, which were visually and statistically investigated, including the RGB colour composites of PC-1, PC-2, and PC-3, which were created from standard and selective principal component analysis (PCA), respectively. To merge images, two spectral-based image fusion techniques were applied: IHS (Intensity, Hue, and Saturation) and Brovey transforms. A land use/land cover classification using IHS transform from the RGB colour composites of PC-1, PC-2, and PC-3, where the intensity was replaced by SPOT Panchromatic, was the best result. It has an overall accura...
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».