Automatic class labeling of classified imagery using a hyperspectral library
Notice bibliographique
Résumé
Image classification is a fundamental information extraction procedure in remote sensing that is used in land-cover and land-use mapping. Despite being considered as a replacement for manual mapping, it still requires some degree of analyst intervention. This makes the process of image classification time consuming, subjective, and error prone. For example, in unsupervised classification, pixels are automatically grouped into classes, but the user has to manually label the classes as one land-cover type or another. As a general rule, the larger the number of classes, the more difficult it is to assign meaningful class labels. A fully automated post-classification procedure for class labeling was developed in an attempt to alleviate this problem. It labels spectral classes by matching their spectral characteristics with reference spectra. A Landsat TM image of an agricultural area was used for performance assessment. The algorithm was used to label a 20- and 100-class image generated by the ISODATA classifier. The 20-class image was used to compare the technique with the traditional manual labeling of classes, and the 100-class image was used to compare it with the Spectral Angle Mapper and Maximum Likelihood classifiers. The proposed technique produced a map that had an overall accuracy of 51%, outperforming the manual labeling (40% to 45% accuracy, depending on the analyst performing the labeling) and the Spectral Angle Mapper classifier (39%), but underperformed compared to the Maximum Likelihood technique (53% to 63%). The newly developed class-labeling algorithm provided better results for alfalfa, beans, corn, grass and sugar beet, whereas canola, corn, fallow, flax, potato, and wheat were identified with similar or lower accuracy, depending on the classifier it was compared with.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».