COMPARATIVE STUDY OF LAND SURFACE TEMPERATURE ON LANDSAT 8 AND HLS-L30 USING MONO WINDOW AND SPLIT WINDOW ALGORITHMS (CASE STUDY: WKP MOUNT UNGARAN)
Notice bibliographique
Résumé
Advancements in remote sensing technology have enabled the use of satellite imagery, such as Landsat 8 and HLS-L30, for the spatial and temporal estimation of Land Surface Temperature (LST) with improved resolution. In the context of geothermal exploration, the availability of thermal infrared bands in these datasets facilitates more efficient and cost-effective mapping and identification of surface temperature anomalies, particularly across large and inaccessible areas. This study aims to compare LST estimations derived from Landsat 8 and HLS-L30 imagery using the Mono Window Algorithm (MWA) and Split Window Algorithm (SWA) at 18 geothermal manifestation points within the Mount Ungaran Geothermal Working Area (WKP). A Focal Statistic process was applied to 20 LST datasets, resulting in a total of 100 LST layers. From each layer, LST values were extracted at the 18 manifestation points, producing a total of 1,800 data points. A binary logistic regression analysis was conducted using these LST values alongside those from 20 randomly selected comparison points. The results indicate that the median LST derived from HLS-L30 imagery using the Split Window Algorithm with the minimum Focal Statistic yielded the most optimal performance in classifying geothermal manifestation presence. This method achieved statistical significance (p = 0.028), indicating its capability to effectively distinguish between manifestation and non-manifestation points. However, the pseudo-R² value of 0.107 suggests that the model explains approximately 11% of the variance in the data. These findings underscore the potential application of satellite-based LST analysis in the early detection and assessment of geothermal surface anomalies within WKPs.Keywords : Geothermal, LST, Landsat, HLS-L30, Ungaran
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».