A Comparison of Deep Transfer Learning Methods for Land Use and Land Cover Classification
Notice bibliographique
Résumé
The pace of Land Use/Land Cover (LULC) change has accelerated due to population growth, industrialization, and economic development. To understand and analyze this transformation, it is essential to examine changes in LULC meticulously. LULC classification is a fundamental and complex task that plays a significant role in farming decision making and urban planning for long-term development in the earth observation system. Recent advances in deep learning, transfer learning, and remote sensing technology have simplified the LULC classification problem. Deep transfer learning is particularly useful for addressing the issue of insufficient training data because it reduces the need for equally distributed data. In this study, thirty-nine deep transfer learning models were systematically evaluated alongside multiple deep transfer learning models for LULC classification using a consistent set of criteria. Our experiments will be conducted under controlled conditions to provide valuable insights for future research on LULC classification using deep transfer learning models. Among our models, ResNet50, EfficientNetV2B0, and ResNet152 were the top performers in terms of kappa and accuracy scores. ResNet152 required three times longer training time than EfficientNetV2B0 on our test computer, while ResNet50 took roughly twice as long. ResNet50 achieved an overall f1-score of 0.967 on the test set, with the Highway class having the lowest score and the Sea Lake class having the highest.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».