Sensitivity Analysis of Parameters of U-Net Model for Semantic Segmentation of Silt Storage Dams from Remote Sensing Images
Notice bibliographique
Résumé
Building silt storage dams is an important measure to control soil erosion. Sensitivity analysis of the parameters in a deep learning model is the premise of extracting high-precision silt storage dams from high-resolution remote sensing (RS) images. In this study, watershed features of Hulu River and Lanni River in the Loess Plateau, China, are extracted using a geographic information system and digital elevation model. The detection of silt storage dams using the U-Net model considered three high-resolution RS image datasets to evaluate the effect of different input sizes, batch sizes, and sample sizes on accuracies of silt storage dams. The results show that a large input size, batch size, and sample size can improve the accuracy of silt storage dams extracted by U-Net. U-Net with Dataset 3, input size of 576 × 576, and batch size of 4 achieved an overall accuracy of 96.26%, F1 score of 70.61%, mean intersection over union of 75.33%, training time of 485 ms/step, minimum noises and shadow, and clear outlines of silt storage dams. This study provides theoretical and practical decision-making for the planning, construction, and maintenance of silt storage dams, as well as ecological protection and high-quality development of the Yellow River Basin.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».