Developing a Semi-Supervised Strategy in Time Series Mapping of Wetland Covers: A Case Study of Zrebar Wetland, Iran
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wetlands, essential for Earth’s health, ecological balance, and local economies, require accurate monitoring and assessment for effective conservation. Data-driven models based on remote sensing are highly capable of monitoring the status and classification of wetlands. This study developed a semi-supervised framework for mapping wetland covers in Zrebar, Iran, using Landsat time series data from 1984 to 2022. A pixel purification technique was applied to the temporal candidate images to refine the initial training data (conventional scenario) and generate purified training data (proposed scenario). The Support Vector Machine (SVM) algorithm was utilized to classify the land cover within the wetland, and the accuracy of the two scenarios was evaluated and compared. Over the study period, the analysis of land cover changes within Zrebar Wetland revealed significant spatial and temporal changes in soil and farmland, reed, and water from 1984 to 2022. The omission error rates for the classes soil and farmland, reed, and water were decreased from 0.14, 0.14, and 0.12 for scenario 1 to 0.03, 0.05, and 0.05 for scenario 2, respectively. In addition, the commission error for these classes decreased from 0.13, 0.18, and 0.09 for scenario 1 to 0.04, 0.06, and 0.04 after applying the filtered training data in the scenario 2. Finally, the overall accuracy of the initial training data (scenario 1) and the filtered training data (scenario 2) were 0.86 and 0.94, respectively. These results underscore the effectiveness of the proposed strategy in enhancing the accuracy of land cover classification within the wetland over time, highlighting its potential for future wetland conservation efforts.
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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 | 0,000 |
| 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 découle