Classification of Seabed Sediment by Combining Airborne LiDAR Bathymetry and Multispectral Remote Sensing Images
Notice bibliographique
Résumé
The classification of seabed sediment plays an important role in marine ecological environment protection and other related fields. To fully explore the application ability of marine geographic information in seabed sediment classification, this article makes a contribution to overcome the low accuracy and reliability shortcomings of using single data source and traditional classifiers. Based on extracted multisource features, the scale-invariant feature transform - random sample consensus model is applied to realize feature-level fusion between airborne LiDAR bathymetry (ALB) data and multispectral remote sensing images. Furthermore, a dual-branch convolutional neural network (CNN) classifier is constructed to classify the seabed sediment into five categories (coral reef, sand, gravel, coastal zone, and vegetation). To verify the effectiveness of fused data in seabed sediment classification, experiments were conducted using multispectral remote sensing images and ALB data. Experimental results show that the overall classification accuracy and the Kappa coefficient of the dual CNN classifier constructed in this article are 98.2% and 0.977, respectively. In addition, the classification results using multisource fusion data are higher than those using single-source data, indicating the accuracy and effectiveness of multisource fusion features for classification. The research results can provide effective technical support for seabed sediment classification.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».