CCL

Összesen 4 találat.
#/oldal:
Részletezés:
Rendezés:

1.

001-es BibID:BIBFORM089188
035-os BibID:(cikkazonosító)3652 (WOS)000589355700001 (Scopus)85096038754
Első szerző:Szabó Zsuzsanna (környezetgazdálkodási és vidékfejlesztési agrármérnök)
Cím:Uncertainty and Overfitting in Fluvial Landform Classification Using Laser Scanned Data and Machine Learning: A Comparison of Pixel and Object-Based Approaches / Zsuzsanna Csatáriné Szabó, Tomáš Mikita, Gábor Négyesi, Orsolya Gyöngyi Varga, Péter Burai, László Takács-Szilágyi, Szilárd Szabó
Dátum:2020
ISBN:2072-4292
Tárgyszavak:Természettudományok Földtudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Remote Sensing. - 12 : 21 (2020), p. 1-29. -
További szerzők:Mikita, Tomáš Négyesi Gábor (1980-) (geográfus) Varga Orsolya Gyöngyi (1988-) (geográfus) Burai Péter (1977-) (agrármérnök) Takács-Szilágyi László Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Pályázati támogatás:NKFIH KH 130427
Egyéb
TNN123457
Egyéb
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
DOI
Borító:

2.

001-es BibID:BIBFORM070788
Első szerző:Szabó Zsuzsanna (környezetgazdálkodási és vidékfejlesztési agrármérnök)
Cím:Airborne LiDAR point cloud in mapping of fluvial forms : a case study of a Hungarian floodplain / Szabó Zsuzsanna, Tóth Csaba Albert, Tomor Tamás, Szabó Szilárd
Dátum:2017
ISSN:1548-1603 1943-7226
Megjegyzések:The aim of this paper was to analyse the ground and low vegetation points of a LiDAR point cloud from the aspect of the generated digital terrain model (DTM). We determined the height difference between the surveyed surface and the DTM and the level of interspersion of ground and low vegetation points in a floodplain. Finally, we performed a supervised classification with topographic (elevation, slope, aspect) variables and an NDVI layer to identify swales and point bars as floodplain forms. Cross sections of field surveys provided reference data to express the magnitude of the bias on the DTM caused by the vegetation, and we proved that the bias can reach the 60% of the relative height and depth of the floodplain forms (mean error was 0.15?0.12 m). A contagion type landscape metric, the Aggregation Index, provided an appropriate tool to analyse and quantify the interspersion of the ground and vegetation points: indicating a high level of interspersion of the classified points, i.e. proved that vegetation points where the last echoes reflected from the vegetation became ground points. Floodplain classification performed best with the common use of DTM, slope, aspect and NDVI coverages, with 71% overall accuracy.
Tárgyszavak:Természettudományok Földtudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
geomorphology
fluvial landform
point cloud; landscape indices
landscape indices
Aggregation Index
Megjelenés:GIScience & Remote Sensing. - 54 : 6 (2017), p. 862-880. -
További szerzők:Tóth Csaba Albert (1971-) (geográfus) Tomor Tamás (1976-) (geográfus) Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

3.

001-es BibID:BIBFORM091945
035-os BibID:(cikkazonosító)857 (WOS)000628506100001 (Scopus)85102203063
Első szerző:Varga Orsolya Gyöngyi (geográfus)
Cím:Validation of Visually Interpreted Corine Land Cover Classes with Spectral Values of Satellite Images and Machine Learning / Orsolya Gyöngyi Varga, Zoltán Kovács, László Bekő, Péter Burai, Zsuzsanna Csatáriné Szabó, Imre Holb, Sarawut Ninsawat, Szilárd Szabó
Dátum:2021
ISSN:2072-4292
Megjegyzések:We analyzed the Corine Land Cover 2018 (CLC2018) dataset to reveal the correspondence between land cover categories of the CLC and the spectral information of Landsat-8, Sentinel-2 and PlanetScope images. Level 1 categories of the CLC2018 were analyzed in a 25 km ? 25 km study area in Hungary. Spectral data were summarized by land cover polygons, and the dataset was evaluated with statistical tests. We then performed Linear Discriminant Analysis (LDA) and Random Forest classifications to reveal if CLC L1 level categories were confirmed by spectral values. Wetlands and water bodies were the most likely to be confused with other categories. The least mixture was observed when we applied the median to quantify the pixel variance of CLC polygons. RF outperformed the LDA's accuracy, and PlanetScope's data were the most accurate. Analysis of class level accuracies showed that agricultural areas and wetlands had the most issues with misclassification. We proved the representativeness of the results with a repeated randomized test, and only PlanetScope seemed to be ungeneralizable. Results showed that CLC polygons, as basic units of land cover, can ensure 71.1?78.5% OAs for the three satellite sensors; higher geometric resolution resulted in better accuracy. These results justified CLC polygons, in spite of visual interpretation, can hold relevant information about land cover considering the surface reflectance values of satellites. However, using CLC as ground truth data for land cover classifications can be questionable, at least in the L1 nomenclature.
Tárgyszavak:Természettudományok Földtudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
landsat
sentinel
planet
CLC2018
Recursive Feature Elimination
validation
representativeness
Random Forest
Linear Discriminant Analysis
Megjelenés:Remote Sensing. - 13 : 5 (2021), p. 1-24. -
További szerzők:Kovács Zoltán (1988-) (geográfus) Bekő László (1986-) (okleveles vidékfejlesztési agrármérnök) Burai Péter (1977-) (agrármérnök) Szabó Zsuzsanna (1985-) (környezetgazdálkodási és vidékfejlesztési agrármérnök) Holb Imre (1973-) (agrármérnök) Ninsawat, Sarawut Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Pályázati támogatás:TNN 123457
Egyéb
ÚNKP-19-3-III-DE-94
Egyéb
TKP2020-NKA-04
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

4.

001-es BibID:BIBFORM085030
035-os BibID:(cikkazonosító)1314 (WOS)000534628800087 (Scopus)85084862983
Első szerző:Varga Orsolya Gyöngyi (geográfus)
Cím:Effects of Category Aggregation on Land Change Simulation Based on Corine Land Cover Data / Varga Orsolya Gyöngyi, Robert Gilmore Pontius, Szabó Zsuzsanna, Szabó Szilárd
Dátum:2020
ISSN:2072-4292
Megjegyzések:Several factors influence the performance of land change simulation models. One potentially important factor is land category aggregation, which reduces the number of categories while having the potential to reduce also the size of apparent land change in the data. Our article compares how four methods to aggregate Corine Land Cover categories influence the size of land changes in various spatial extents and consequently influence the performance of 114 Cellular Automata-Markov simulation model runs. We calculated the reference change during the calibration interval, the reference change during the validation interval and the simulation change during the validation interval, along with five metrics of simulation performance, Figure of Merit and its four components: Misses, Hits, Wrong Hits and False Alarms. The Corine Standard Level 1 category aggregation reduced change more than any of the other aggregation methods. The model runs that used the Corine Standard Level 1 aggregation method tended to return lower sizes of changing areas and lower values of Misses, Hits, Wrong Hits and False Alarms, where Hits are correctly simulated changes. The behavior-based aggregation method maintained the most change while using fewer categories compared to the other aggregation methods. We recommend an aggregation method that maintains the size of the reference change during the calibration and validation intervals while reducing the number of categories, so the model uses the largest size of change while using fewer than the original number of categories.
Tárgyszavak:Természettudományok Földtudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
aggregation
land change modelling
CA-Markov model
validation
Megjelenés:Remote Sensing. - 12 (2020), p. 1-16. -
További szerzők:Pontius, Robert Gilmore Szabó Zsuzsanna (1985-) (környezetgazdálkodási és vidékfejlesztési agrármérnök) Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Pályázati támogatás:TNN123457
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Rekordok letöltése1