Article OPEN ACCESS Remote Sensing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: In order to better constrain the utility of multispectral datasets in the characterization of surface materials, Landsat Thematic Mapper (TM) data were evaluated in the discrimination of geological classes in the Cape Smith Belt of Quebec, a greenstone belt that hosts Early Proterozoic units including those of the Purtuniq ophiolite. Ground-based measurements collected for the study area highlight the importance of chemical alteration in controlling the reflectance properties of key geological classes. The spatial distribution of exposed lithologies in the study area was determined through (1) image classification using a feedforward backpropagation neural network classifier; and (2) generation of fraction images for spectral end members using a linear unmixing algorithm and ground reflectance data. Despite some shortcomings, the database of surface cover generated by the neural network classifier is a useful representation of the spatial distribution of exposed geological materials in the study area, with an overall agreement with ground truth of 87.7%. In contrast, the fraction images generated through unmixing are poor representations of ground truth for several key lithological classes. These results underscore both the considerable utility and marked limitations of Landsat TM data in the mapping of igneous and metamorphic lithologies.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».