Comparing Deep Learning and Shallow Learning for Large-Scale Wetland Classification in Alberta, Canada
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
Advances in machine learning have changed many fields of study and it has also drawn attention in a variety of remote sensing applications. In particular, deep convolutional neural networks (CNNs) have proven very useful in fields such as image recognition; however, the use of CNNs in large-scale remote sensing landcover classifications still needs further investigation. We set out to test CNN-based landcover classification against a more conventional XGBoost shallow learning algorithm for mapping a notoriously difficult group of landcover classes, wetland class as defined by the Canadian Wetland Classification System. We developed two wetland inventory style products for a large (397,958 km2) area in the Boreal Forest region of Alberta, Canada, using Sentinel-1, Sentinel-2, and ALOS DEM data acquired in Google Earth Engine. We then tested the accuracy of these two products against three validation data sets (two photo-interpreted and one field). The CNN-generated wetland product proved to be more accurate than the shallow learning XGBoost wetland product by 5%. The overall accuracy of the CNN product was 80.2% with a mean F1-score of 0.58. We believe that CNNs are better able to capture natural complexities within wetland classes, and thus may be very useful for complex landcover classifications. Overall, this CNN framework shows great promise for generating large-scale wetland inventory data and may prove useful for other landcover mapping applications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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