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TitreA comparison of classification algorithms using Landsat-7 and Landsat-8 data for mapping lithology in Canada's Arctic.
AuteurHe, J; Harris, J R; Sawada, M; Behnia, P
SourceInternational Journal of Remote Sensing vol. 36, issue 8, 2015., https://doi.org/10.1080/01431161.2015.1035410
Année2015
Séries alt.Secteur des sciences de la Terre, Contribution externe 20150048
ÉditeurTaylor & Francis
Documentpublication en série
Lang.anglais
DOIhttps://doi.org/10.1080/01431161.2015.1035410
Mediapapier; en ligne; numérique
Formatspdf
ProvinceNunavut
SNRC87E; 87G; 87F; 87H
Lat/Long OENS-120.0000 -112.0000 72.0000 70.0000
Sujetstélédétection; images du satellite LANDSAT; techniques de cartographie; levés géologiques
Illustrationssatellite images; location maps; tables; graphs
ProgrammeLa géocartographie de l'énergie et des minéraux - coordination, GEM : La géocartographie de l'énergie et des minéraux
Résumé(disponible en anglais seulement)
To map Arctic lithology in central Victoria Island, Canada, the relative performance of advanced classifiers (Neural Network (NN), Support Vector Machine (SVM), and Random Forest (RF)) were compared to maximum likelihood classifier (MLC) results using Landsat-7 and Landsat-8 imagery. A ten-repetition cross-validation classification approach was applied. Classification performance was evaluated visually and statistically using the global classification accuracy, producer's and user's accuracy for each individual lithogical/spectral class, and cross-comparison agreement. The advanced classifiers outperformed MLC especially when training data was not normally distributed. The Landsat-8 classification results were comparable to Landsat-7 using the advanced classifiers but differences were more pronounced when using MLC. Re-scaling the Landsat-8 data from 16 bit to 8 bit substantially increased classification accuracy when MLC was applied but had little impact on results from the advanced classifiers.
Résumé(Résumé en langage clair et simple, non publié)
L'article porte sur la production de cartes géologiques dans un environnement arctique à l'aide de quatre algorithmes, dans lesquels le géologue entre des données sous la forme de zones d'entraînement représentant chaque type de roche à classer.
GEOSCAN ID296412