Reverse Engineering the National Land Cover Database: A Machine Learning Algorithm for Replicating Land Cover Data in the Spatial and Temporal Domains
Notice bibliographique
Résumé
Land cover datasets are generally produced from satellite imagery using state-of-the-art model-based classification methods while integrating large amounts of ancillary data to help improve accuracy levels. The knowledge base encapsulated in this process is a resource that could be used to produce new data of similar quality, more efficiently. Specifically, the question addressed in this dissertation is whether this richness of information could potentially be extracted from the underlying remote sensing imagery to then classify an image for a different geographic extent or a different point in time. This research developed a machine learning framework to replicate the U.S. National Land Cover Database (NLCD) from Landsat 5 TM imagery in the spatial and temporal domains. Information characterizing individual land cover classes was extracted using a maximum entropy classifier on a Landsat image to create a generalizable model for land cover data replication. This framework was then demonstrated for spatial extrapolation and temporal extension of the NLCD by applying the model to Landsat imagery for a different geographic extent and for a different point in time. The experimental setup of this dissertation used three study areas in the U.S. featuring different landscape compositions to test the stability and generalizability of this framework. Results for the spatial and temporal replication of the NLCD showed that the objective of reproducing similar levels of overall and within class accuracies could be met and demonstrated that the knowledge base encapsulated in the NLCD can effectively be extracted for replication. The algorithm proved to be generalizable to the range of landscapes represented by the three study sites and showed stability in both spatial and temporal replication. This dissertation demonstrates how such a framework could potentially extend the NLCD into Canada or Mexico, for example, and how it could be implemented to produce annual land cover data. Effective replication of the NLCD provides a valuable case study since similar land cover datasets exist in many countries and an automated method for spatial extrapolation or temporal extension of such data would benefit the scientific community and advance similar areas of research.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».