The 10-m cotton maps in Xinjiang, China during 2018–2021
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cotton maps (10 m) of Xinjiang (XJ_COTTON10), which is the largest cotton production region of China, were produced from 2018 to 2021 through supervised classification. A two-step mapping strategy, i.e., cropland mapping followed by cotton extraction, was employed to improve the accuracy and efficiency of cotton mapping for a large region of about 1.66 million km 2 with high heterogeneity. Additionally, the time-series satellite data related to spectral, textural, structural, and phenological features were combined and used in a supervised random forest classifier. The cotton/non-cotton classification model achieved overall accuracies of about 95% and 90% on the test samples of the same and adjacent years, respectively. The proposed two-step cotton mapping strategy proved promising and effective in producing multi-year and consistent cotton maps. XJ_COTTON10 agreed well with the statistical areas of cotton at the county level (R 2 = 0.84–0.94). This is the first cotton mapping for the entire Xinjiang at 10-meter resolution, which can provide a basis for high-precision cotton monitoring and policymaking in China.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,014 |
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 ».