Wetland Classification with Deep ResU-Net Convolutional Neural Network and Multitemporal Sentinel-1 & 2 Imagery and ALOS Elevation Data: A Case Study in Alberta Parkland & Grassland Natural Region, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The study aimed to develop a Deep Learning (DL) model for a large-scale wetland classification in Alberta's Parkland and Grassland Natural Region (PGNR) using a fusion of multi-temporal Sentinel-2 (S2) optical and Sentinel-1 (S1) radar data and topographic data. A key objective of the study was to compare the performance of the ResNet model with two shallow learning techniques (namely Random Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM)). A 25-band multi-seasonal (acquired over the summer/fall months of 2017 to 2020) image stack comprised of S1 (dual-polarization vertical-horizontal (VH) bands) and S2 (near-infrared (band 8) and shortwave infrared (band 11)) images and Advanced Land Observing Satellite (ALOS) derived Topographic Wetness Index as input data in the three models. Comparing the three products' accuracy metrics showed that the CNN model significantly outperformed the shallow machine learning models (SVM and RF). The best performing model was the ResU-Net model, with overall accuracy and overall kappa of 74% and 0.62, followed by SVM (69% and 0.55) and RF (0.68 and 0.54), respectively. The relative F1 scores of the mapped wetlands (marsh, open water, and swamp) using the shallow ML models showed deficiencies in their predictive capabilities. The average F1 score of the ResNet model was 0.77 compared to 0.65 (for SVM) and 0.64 (for RF). Compared to the ResNet CNN predictions, it was evident that this DL technique outperformed the shallow ML techniques evaluated in the study.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».