Multi-Temporal Landsat-8 Images for Retrieval and Broad Scale Mapping of Soil Copper Concentration Using Empirical Models
Notice bibliographique
Résumé
Mapping soil heavy metal concentration using machine learning models based on readily available satellite remote sensing images is highly desirable. Accurate mapping relies on appropriate data, feature extraction, and model selection. To this end, a data processing pipeline for soil copper (Cu) concentration estimation has been designed. First, instead of using single Landsat scenes, the utilization of multiple Landsat scenes of the same location over time is considered. Second, to generate a preferred feature set as input to a regression model, a number of feature extraction methods are motivated and compared. Third, to find a preferred regression model, a variety of approaches are implemented and compared for accuracy. In this research, 11 Landsat-8 images from 2013 to 2017 of Gulin County, Sichuan China, and 138 soil samples with lab-measured Cu concentrations collected from the area in 2015 are used. A variety a metrics under cross-validation are used for comparison. The results indicate that multi-temporal images increase accuracy compared to single Landsat images. The preferred feature extraction varies based on the regression model used; however, the best results are obtained using support vector regression and the original data. The final soil Cu map generated using the recommended data processing pipeline shows a consistent spatial pattern with a ground-truth land cover classification map. These results indicate that machine learning has the ability to perform large-scale soil heavy metal mapping from widely available satellite remote sensing images.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».