Swin Transformer and Deep Convolutional Neural Networks for Coastal Wetland Classification Using Sentinel-1, Sentinel-2, and LiDAR Data
Notice bibliographique
Résumé
The use of machine learning algorithms to classify complex landscapes has been revolutionized by the introduction of deep learning techniques, particularly in remote sensing. Convolutional neural networks (CNNs) have shown great success in the classification of complex high-dimensional remote sensing imagery, specifically in wetland classification. On the other hand, the state-of-the-art natural language processing (NLP) algorithms are transformers. Although the transformers have been studied for a few remote sensing applications, the integration of deep CNNs and transformers has not been studied, particularly in wetland mapping. As such, in this study, we explore the potential and possible limitations to be overcome regarding the use of a multi-model deep learning network with the integration of a modified version of the well-known deep CNN network of VGG-16, a 3D CNN network, and Swin transformer for complex coastal wetland classification. Moreover, we discuss the potential and limitation of the proposed multi-model technique over several solo models, including a random forest (RF), support vector machine (SVM), VGG-16, 3D CNN, and Swin transformer in the pilot site of Saint John city located in New Brunswick, Canada. In terms of F-1 score, the multi-model network obtained values of 0.87, 0.88, 0.89, 0.91, 0.93, 0.93, and 0.93 for the recognition of shrub wetland, fen, bog, aquatic bed, coastal marsh, forested wetland, and freshwater marsh, respectively. The results suggest that the multi-model network is superior to other solo classifiers from 3.36% to 33.35% in terms of average accuracy. Results achieved in this study suggest the high potential for integrating and using CNN networks with the cutting-edge transformers for the classification of complex landscapes in remote sensing.
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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 | 0,001 | 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 ».