Guided Filtered Sparse Auto-Encoder for Accurate Crop Mapping from Multitemporal and Multispectral Imagery
Notice bibliographique
Résumé
Accurate crop mapping is a fundamental requirement in various agricultural applications, such as inventory, yield modeling, and resource management. However, it is challenging due to crop fields’ high spectral, spatial, and temporal variabilities. New technology in space-borne Earth observation systems has provided high spatial and temporal resolution image data as a valuable source of information, which can produce accurate crop maps through efficient analytical approaches. Spatial information has high importance in accurate crop mapping; a Window-based strategy is a common way to extract spatial information by considering neighbourhood information. However, crop field boundaries implicitly exist in image data and can be more helpful in identifying different crop types. This study proposes Guided Filtered Sparse Auto-Encoder (GFSAE) as a deep learning framework guided implicitly with field boundary information to produce accurate crop maps. The proposed GFSAE was evaluated over two time-series datasets of high-resolution PlanetScope (3 m) and RapidEye (5 m) imagery, and the results were compared against the usual Sparse Auto Encoder (SAE). The results show impressive improvements in terms of all performance metrics for both datasets (namely 3.69% in Overal Accuracy, 0.04 in Kappa, and 4.15% in F-score for the PlanetScope dataset, and 3.71% in OA, 0.05 in K, and 1.61% in F-score for RapidEye dataset). Comparing accuracy metrics in field boundary areas has also proved the superiority of GFSAE over the original classifier in classifying these areas. It is also appropriate to be used in field boundary delineation applications.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».