NSGA2-based method for band selection for supervised segmentation in hyperspectral imaging
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The identification of crop areas marked by biotic and abiotic factors is a challenge in precision agriculture (PA). Remote sensing and supervised segmentation of hyperspectral images (HIs) have become a fast and precise solution of PA for the identification of problems in crops. However, wellknown problems for knowledge extraction in HIs are related to data volumes and capacity for modeling each phenomenal due to the so-called curse of dimensionality. Some techniques for dealing with dimensionality, such as genetic algorithms (GAs), are promising, but they cannot assure a compromise between the segmentation effectiveness and reduction of dimensionality. In this paper, a multi-objective method based on Nondominated Sorting Genetic Algorithm 2 and Gaussian Maximum Likelihood Classifier is proposed for supervised segmentation of HIs dealing with the problem of dimensionality. Experiments with three datasets and cross-validation showed that the proposed method reduced the average number of bands between 75.4% and 88.2% for each evaluation. In addition to reducing the number of bands, statistical tests showed that our method had a pixel classification performance equivalent or more significant than other state-of-the-art methods. Based on the results, the method is promising for band selection in HIs and can contribute to segmentation.
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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 | 0,000 | 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 découle