Superpixel and Supervoxel Segmentation Assessment of Landslides Using UAV-Derived Models
Notice bibliographique
Résumé
Reality capture technologies such as Structure-from-Motion (SfM) photogrammetry have become a state-of-the-art practice within landslide research workflows in recent years. Such technology has been predominantly utilized to provide detailed digital products in landslide assessment where often, for thorough mapping, significant accessibility restrictions must be overcome. UAV photogrammetry produces a set of multi-dimensional digital models to support landslide management, including orthomosaic, digital surface model (DSM), and 3D point cloud. At the same time, the recognition of objects depicted in images has become increasingly possible with the development of various methodologies. Among those, Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA) has been established as a new paradigm in the geospatial data domain and has also recently found applications in landslide research. However, most of the landslide-related GEOBIA applications focus on large scales based on satellite imagery. In this work, we examine the potential of different UAV photogrammetry product combinations to be used as inputs to image segmentation techniques for the automated extraction of landslide elements at site-specific scales. Image segmentation is the core process within GEOBIA workflows. The objective of this work is to investigate the incorporation of fully 3D data into GEOBIA workflows for the delineation of landslide elements that are often challenging to be identified within typical rasterized models due to the steepness of the terrain. Here, we apply a common unsupervised image segmentation pipeline to 3D grids based on the superpixel/supervoxel and graph cut algorithms. The products of UAV photogrammetry for two landslide cases in Greece are combined and used as 2D (orthomosaic), 2.5D (orthomosaic + DSM), and 3D (point cloud) terrain representations in this research. We provide a detailed quantitative comparative analysis of the different models based on expert-based annotations of the landscapes and conclude that using fully 3D terrain representations as inputs to segmentation algorithms provides consistently better landslide segments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».