Superpixel-Based Cropland Classification of SAR Image With Statistical Texture and Polarization Features
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Cropland classification can be used to monitor cropland distribution and its change over time. In this letter, a new superpixel-based cropland classification method is proposed for synthetic aperture radar (SAR) imagery through the integration of statistical texture, polarization, and spatial information. First, the method combines random forest algorithm and superpixels, which are generated using simple linear iterative clustering algorithm with polarization features of Pauli decomposition and spatial information. Superpixel-based spatial context information is used to reduce the influence of coherent speckle and misclassification in cropland blocks. Second, <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$G^{0}$ </tex-math></inline-formula> statistical texture feature is used to reduce the interference of background targets such as woodland in cropland classification. Comparison experiments of different methods using C-band airborne SAR (AIRSAR) polarimetric data acquired in early July show that the proposed method has better classification performance, with an overall accuracy of 88.62%. The classification accuracy of corn and soybean is above 95% and 91%, respectively. The <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$G^{0}$ </tex-math></inline-formula> statistical texture feature is helpful to eliminate woodland that may cause crop misclassification using single-date SAR image.
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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