The Integration of Multi-source Remotely-Sensed Data in Support of the Classification of Wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Wetlands play a key role in regional and global environments, and are critically linked to major issues such as climate change, wildlife habitat, biodiversity, water quality protection, and global carbon and methane cycles. Remotely-sensed imagery provides a means to detect and monitor wetlands on large scales and with regular frequency. In this project, methodologies were developed to classify wetlands (Open Bog, Treed Bog, Open Fen, Treed Fen, and Swamps) from multi-source remotely sensed data using advanced classification algorithms. The data utilized included multispectral optical and thermal data (Landsat-5) and Radar imagery from RADARSAT-2 and Sentinel-1. The goals were to determine the best way to combine the aforementioned imagery to classify wetlands, and determine the most significant image features. Classification algorithms investigated in this study were Naive Bayes, K-Nearest Neighbor (K-NN), Support Vector Machine (SVM), and Random Forest (RF). Based on the test results in the study area in Northern Ontario, Canada (49°31′.34N, 80°43′37.04W), a RF based classification methodology produced the most accurate classification result (87.51%). SVM, in some cases, produced results of comparable or better accuracy than RF. Our work also showed that the use of surface temperature (an untraditional feature choice) could aid in the classification process if the image is from an abnormally warm spring. This study found that wetlands were best classified using the NDVI (Normalized Difference Vegetative Index) calculated from optical imagery obtained in the spring months, radar backscatter coefficients, surface temperature, and ancillary data such as surface slope, computed through either an RF or SVM classifier. It was also found that preselection of features using Log-normal or RF variable importance analysis was an effective way of identifying low quality features and to a lesser extent features which were of higher quality.
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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 | 0,000 |
| 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 ».