Comparison of deep and shallow one-class classifiers for detecting invasive Prosopis trees in Kenya from airborne hyperspectral data
Notice bibliographique
Résumé
• ITreeDet (2D CNN) exhibited the best performance among several one-class classifiers (F1 = 0.81). • The key wavelength regions were blue and green, and to some degree red and red-edge. • The results emphasise the importance of classifier selection in invasive species mapping. Prosopis spp. are globally widespread woody invasive plants that negatively impact biodiversity and rural livelihoods. Accurate distribution information is essential for understanding their ecological consequences and for effective conservation and land management. In this study, we evaluated the suitability of airborne hyperspectral data in the visible and near-infrared (VNIR) range for pixel-level mapping of Prosopis trees at the beginning of the dry season in Kenya. For the mapping, we compared the performance of five one-class classifiers, a type of weakly supervised method trained solely using labels for the target class. The classifiers compared were Biased Support Vector Machine (BSVM), Maximum Entropy (Maxent), Boosted Regression Tree (BRT), ITreeDet (with experiments using both 2D and 3D convolutional neural networks [CNNs]), and HOneCls (a 2D fully convolutional neural network). The models were trained using observations of 120 Prosopis trees across the study area, corresponding to 2561 pixels, along with 10,000 unlabeled tree pixels. Testing was done using data from five 1 ha study plots, totalling 14,637 tree pixels. To analyse feature importance we used a model-agnostic permutation approach. F1-score was highest for ITreeDet with 2D CNN (0.81), followed by MaxEnt (0.73), HOneCls (0.71), BSVM (0.68), and BRT (0.65). The critical hyperspectral features were consistent across the models and primarily in the blue and green region, with some importance in the red and red-edge region, while near-infrared showed low importance. The results highlight the effectiveness of VNIR hyperspectral data and one-class classification for mapping Prosopis trees in Kenya. The demonstrated methodology is a promising tool for high-resolution mapping of Prosopis trees, supporting ecosystem restoration and conservation efforts.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».