Influence of sample distribution and prior probability adjustment on land cover classification
Notice bibliographique
Résumé
Machine learning algorithms are widely used for remote sensing land surface characterization. Successful implementation requires a representative training sample for the domain it will applied in (i.e. area of interest or validation domain). However, accessibility and cost strongly limit the acquisition of suitable training samples for large regional applications. Further, it is often desirable to use previously developed datasets where significant resources have been invested, such as data developed from extensive field survey or high resolution remotely sensed imagery. These data often only partially represent the domain of interest and can lead to various forms of sample bias (land cover distribution or class properties). Classifier spatial extension is an extreme case, where a sample is trained from one region (i.e. sample domain) and applied in another (i.e. application domain). This approach is desirable from a cost perspective, but achieving acceptable accuracy is often difficult. In this research we investigate two approaches to account for possible differences between the sample and application domain land cover distributions. The first is an iterative resampling approach to predict the application distribution and adjust the sample distribution to match. The second is the use of prior probabilities to adjust class memberships. Results reinforce the importance of the land cover distribution on accuracy for algorithms that are designed to minimize the classification error with training data. Of the adjustments methods tested resampling was superior if the application domain distribution was well known. However, if it is not then the use of prior probabilities performed similarly overall. A generic model was developed to predict if resampling or prior adjustment should be applied to enhance accuracy.
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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 | 0,019 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».