High Resolution Satellite Data for MappingLanduse/Land-cover in the Rural-Urban Fringeof the Greater Toronto Area
Notice bibliographique
Résumé
Landuse and land-cover classification from high resolution imagery has been seen as challenging by theremote sensing society. The high variability from pixel to pixel makes the use of pixel-based classifiersobsolete. Object-based classifiers along with rule-based descriptors can be used to overcome theseproblems because they consider the spatial distribution and topological relationships of the pixels. Theidentification of the landuse/land-cover classes based on objects and their spatial relationships can lead toa better classification results. The combination through fusion techniques of images with differentresolutions can also be used to improve landuse/land-cover classification.The objective of this research is to evaluate pixel- and object-based approaches for landuse/land-coverclassification and to identify which approach gives better results for high resolution imagery.QuickBird imagery covering the town of Richmond Hill, in the Greater Toronto Area (GTA), Ontario,Canada were used for landuse/land-cover classification. The classes considered were: water, low-densityresidential, transportation, contruction site, forest, golf course, corn, wheat, fallow, rapeseeds, pasture,parks, new low-density residential, commercial and industrial. The fusion techniques were used to mergePan and MS images were performed as an initial step: RGB-HIS using PCI Geomatica and wavelettransform with IHS using Matlab and Erdas Imagery. Pixel-based classifiers, such as MLC and Contextualwere compared to the object- and rule-based approach implemented in eCognition. It was found that thebest pixel-based classification results were obtained from MLC using 1-4 channels (kappa coefficient0.80662 and overall accuracy 83.71%). However, the classification from Wavelet-IHS Transformationfusion result implemented in Matlab with MLC (kappa coefficient 0.77637 and overall accuracy 81.10%)showed a balance between low loss of spectral information and the improved classification for objects notclearly defined in the original MS imagery.For the object-based and rule-based approach, it was found that a segmentation of 4 levels with theidentification of major land-cover types in the smallest scale and the integration of rules for theidentification of landuse classes in the other levels led to the best classification result for high-resolutionimagery (kappa coefficient 0.8565, and overall accuracy 86.70%). However, rules that describe classessuch as ‘parks’, ‘commercial’ and ‘industrial’ sites have to be improved in order to increase theidentification of these areas
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».