Magyar
Toggle navigation
Tudóstér
Magyar
Tudóstér
Keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Böngészés
Saját polc tartalma
(
0
)
Korábbi keresések
Összesen 1 találat.
#/oldal:
12
36
60
120
Rövid
Hosszú
MARC
Részletezés:
Rendezés:
Szerző növekvő
Szerző csökkenő
Cím növekvő
Cím csökkenő
Dátum növekvő
Dátum csökkenő
1.
001-es BibID:
BIBFORM120921
035-os BibID:
(Scopus)85192739775 (WoS)001242033100001
Első szerző:
Szabó Loránd (geográfus)
Cím:
Aquatic vegetation mapping with UAS-cameras considering phenotypes / Loránd Szabó, László Bertalan, Gergely Szabó, István Grigorszky, Imre Somlyai, György Dévai, Sándor Alex Nagy, Imre J. Holb, Szilárd Szabó
Dátum:
2024
ISSN:
1574-9541 1878-0512
Megjegyzések:
Aquatic vegetation species at the genus level in an oxbow lake were identified in Hungary based on a multispectral Uncrewed Aerial System (UAS ) survey within an elongated oxbow lake area of the Tisza River under continental climate. Seven and 13 classes were discriminated using three different classification methods (Support Vector Machine [SVM], Random Forest [RF] , and Multivariate Adaptive Regression Splines [MARS]) using different input data in ten combinations: original spectral bands , spectral indices, Digital Surface Model (DSM) , and Haralick texture indices. We achieved a high (97.1%) overall accuracies (OAs) by applying the SVM classifier, but the RF performed only <1% worse, as it was represented in the first places of the classification rank before the MARS. The highest classification accuracies (>84% OA) were obtained using the most important variables derived by the Recursive Feature Elimination (RFE) method . The best classification required DSM as an input variable. The poorest classification performance belonged to the model that used only texture indices or spectral indices. On the class level, Stratoites aloides exhibit the lowest degree of separability compared to the other classes. Accordingly, we recommend using supplementary input data for the classifications beside s the original spectral bands, for example , DSM, spectral , and texture indices, as these variables significantly improve the classification accuracies in the proper combinations of the input variables .
Tárgyszavak:
Természettudományok
Földtudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Image classification
Spectral index
Texture index
DSM
Data fusion
UAS
Recursive Feature Elimination
Aquatic vegetation
Megjelenés:
Ecological Informatics. - (2024), p. -. -
További szerzők:
Bertalan László (1989-) (geográfus)
Szabó Gergely (1975-) (geográfus)
Grigorszky István (1967-) (biológus-ökológus)
Somlyai Imre (1978-) (okleveles hidrobiológus)
Dévai György (1942-) (ökológus)
Nagy Sándor Alex (1956-) (hidrobiológus)
Holb Imre (1973-) (agrármérnök)
Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Pályázati támogatás:
K138079
Egyéb
RRF 2.3.1 21 2022 00008
Egyéb
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
Rekordok letöltése
1
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27
© 2023
Monguz kft.
Minden jog fenntartva.