WetMapFormer: A unified deep CNN and vision transformer for complex wetland mapping
Notice bibliographique
Résumé
The Ramsar Convention of 1971 encourages wetland preservation, but it is unclear how climate change will affect wetland extent and related biodiversity. Due to the use of the self-attention mechanism, vision transformers (ViTs) gain better modeling of global contextual information and become a powerful alternative to Convolutional Neural Networks (CNNs). However, ViTs require enormous training datasets to activate their image classification power, and gathering training samples for remote sensing applications is typically costly. As such, in this study, we develop a deep learning algorithm called (WetMapFormer), which effectively utilizes both CNNs and vision transformer architectures for precise mapping of wetlands in three pilot sites around the Albert county, York county, and Grand Bay-Westfield located in New Brunswick, Canada. The WetMapFormer utilizes local window attention (LWA) rather than the conventional self-attention mechanism for improving the capability of feature generalization in a local area by substantially reducing the computational cost of vanilla ViTs. We extensively evaluated the robustness of the proposed WetMapFormer with Sentinel-1 and Sentinel-2 satellite data and compared it with the various CNNs and vision transformer models which include ViT, Swin Transformer, HybridSN, CoAtNet, a multimodel network, and ResNet, respectively. The proposed WetMapFormer achieves F-1 scores of 0.94, 0.94, 0.96, 0.97, 0.97, 0.97, and 1 for the recognition of aquatic bed, freshwater marsh, shrub wetland, bog, fen, forested wetland, and water, respectively. As compared to other vision transformers, the WetMapFormer limits receptive fields while adjusting translational invariance and equivariance characteristics. The codes will be made available publicly at https://github.com/aj1365/WetMapFormer.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».