A General Methodology of Urban Land Cover Type Classification for Atmospheric Modeling
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of the present work is to develop a general methodology devoted to the semi-automatic production of urban land-use land-cover (LULC) classifications for major North American cities, in order to represent the spatial distribution and diversity of urban areas in numerical atmospheric models. The method is based on the joint analysis of satel-lite imagery and digital elevation models (DEMs) in order to take into account the surface properties and the geometric characteristics of the urban canopy. A 15-m unsupervised clas-sification is performed using data from the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Re-flection (ASTER) and Landsat-7 satellites. Building heights are estimated using DEMs from the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM-DEM), National Elevation Dataset (NED), and Canadian Digital Elevation Data level 1 (CDED1). The unsupervised classification is aggregated on a 60-m grid and merged with the lower-resolution building height database. A decision-tree is then applied to allow the identification of twelve urban classes. One major advantage of this approach is the availability and low-cost of the above data, which makes possible the production of LULC classifications for all major North American cities. In this
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».