Accuracy assessment of GlobeLand30: a case study of Ontario,Canada
Notice bibliographique
Résumé
GlobeLand30 is the world’s first 30m high resolution land cover data set (Chen et al. 2014) and has been a successful model of Big-Data mining from a host of Landsat imagery, thereby contributing to and enhancing the existing global geospatial knowledge base (GlobeLand30 2014). As there is a lot of uncertainty and errors in the global land cover data, therefore it becomes very difficult to validate land cover on a global scale. Efforts on validating Globeland30 data have been made in various parts of the world in the past and will continue to be done. The objective of this project is to validate GlobeLand30 data set by carrying out a case study in Ontario, Canada. The adopted methodology for doing validation is by using cell-to-cell benchmarking (Maria et al. 2015), thereby deriving Error Matrix, and its derivatives, which includes overall accuracy, user accuracy, producer accuracy and kappa coefficient. The results show that an overall accuracy of 84.14% is obtained for GlobeLand30 data with consideration of shadows, which is relatively a high percentage number indicating that the GlobeLand30 data classification is highly accurate for Ontario, Canada. Keywords: land cover; GlobeLand30; accuracy assessment; Ontario
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».