Multi-Layer Perceptron Neural Network and Markov Chain Based Geospatial Analysis of Land Use and Land Cover Change
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
We combined multi-layer perceptron (MLP) neural network and Markov Chain (MC) modeling with object-based image analysis (OBIA) to map and predict land use and land cover (LULC) changes in Stoney Creek Watershed (SCW), British Columbia, Canada. Unsupervised classification was performed using Landsat Thematic Mapper (TM) and Operational Land Imager (OLI) images to produce LULC maps of years 1986, 1999 and 2016. The classification resulted in an overall accuracy of 91.50%. The results show that coniferous forest in SCW experienced a sharp loss while agriculture area increased (4.77% land gain) from 1986 to 2016. LULC scenarios were predicted through MLP neural network and MC modeling based on LULC change analysis data and transition potential. The results indicated that ‘Coniferous Forest’ LULC type had the highest (3.38% land loss) transition potential and ‘Water’ and ‘Urban Area’ LULC types had the lowest transition potential. Application of the proposed method provided valuable information of LULC patterns and dynamics for planners and researchers. The method also has the potential for improved management in other watersheds with similar LULC types.
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 | 0,001 |
| 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