Object-Based Multigrained Cascade Forest Method for Wetland Classification Using Sentinel-2 and Radarsat-2 Imagery
Notice bibliographique
Résumé
The development of advanced and efficient methods for mapping and monitoring wetland regions is essential for wetland resources conservation, management, and sustainable development. Although remote sensing technology has been widely used for detecting wetlands information, it remains a challenge for wetlands classification due to the extremely complex spatial patterns and fuzzy boundaries. This study aims to implement a comprehensive and effective classification scheme for wetland land covers. To achieve this goal, a novel object-based multigrained cascade forest (OGCF) method with multisensor data (including Sentinel-2 and Radarsat-2 remote sensing imagery) was proposed to classify the wetlands and their adjacent land cover classes in the wetland National Natural Reserve. Moreover, a hybrid selection method (ReliefF-RF) was proposed to optimize the feature set in which the spectral and polarimetric decomposition features are contained. We obtained six spectral features from visible and shortwave infrared bands and 10 polarimetric decomposition features from the H/A/Alpha, Pauli, and Krogager decomposition methods. The experimental results showed that the OGCF method with multisource features for land cover classification in wetland regions achieved the overall accuracy and kappa coefficient of 88.20% and 0.86, respectively, which outperformed the support vector machine (SVM), extreme gradient boosting (XGBoost), random forest (RF), and deep neural network (DNN). The accuracy of the wetland classes ranged from 75.00% to 97.53%. The proposed OGCF method exhibits a good application potential for wetland land cover classification. The classification scheme in this study will make a positive contribution to wetland inventory and monitoring and be able to provide technical support for protecting and developing natural resources.
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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 | 0,000 | 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 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 ».