River salinity mapping through machine learning and statistical modeling using Landsat 8 OLI imagery
Notice bibliographique
Résumé
• Good statistical performance doesn’t ensure uncorrelated residuals, and vice versa. • GBDT outperformed statistical, kernel, and neural network models in salinity mapping. • Karun River salinity increases from Gotvand to Ahvaz, due to agriculture & geology. This study uses Landsat 8 OLI imagery and 102 in situ salinity data points to investigate salinity mapping in the Karun River, southwestern Iran. A total of 24 features, including salinity indices and Landsat 8 OLI spectral bands, were assessed using the Random Forest Feature Importance Score (RFFIS), Sobol’ sensitivity analysis, and correlation with salinity to identify the most sensitive features for salinity estimation. These included the Red and Green bands, Salinity index 2–6, Normalized Suspended Material Index (NSMI), and Enhanced Green Ratio Index (EGRI). A total of 24 regression models, including statistical, kernel-based, Neural Network (NN)-based, and Decision Tree (DT)-based models, were evaluated using statistical error metrics and global, as well as local, Moran’s I measures of residual spatial autocorrelation. The DT-based models, specifically Gradient Boosted DT (GBDT), outperformed other models, demonstrating low errors, bias, and non-significant residual spatial autocorrelation. Kernel-based models performed better than conventional linear models, while NN models tended to underfit. Residual spatial autocorrelation analysis indicated that models incorporating spatial information reduced residual autocorrelation. Landsat 8 OLI imagery effectively mapped salinity dynamics, revealing increased salinity from Gotvand to Ahvaz city due to agricultural activities and the Gachsaran formation within the reservoir.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».