CCL

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

1.

001-es BibID:BIBFORM089499
Első szerző:Abriha Dávid (geográfus)
Cím:Városi zöldfelületek osztályozása nagy felbontású PlanetScope és SkySat felvételek alapján / Abriha Dávid, Szabó Loránd, Kwanele Phinzi, Szabó Szilárd
Dátum:2020
ISBN:978-963-318-886-6
Tárgyszavak:Természettudományok Környezettudományok előadáskivonat
könyvrészlet
Megjelenés:Az elmélet és a gyakorlat találkozása a térinformatikában XI. : Theory meets practice in gis / szerk. Molnár Vanda Éva. - p. 13-16. -
További szerzők:Szabó Loránd (1991-) (geográfus) Phinzi, Kwanele (1989-) Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Pályázati támogatás:EFOP-3.6.1-16-2016-00022
EFOP
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Szerző által megadott URL
Borító:

2.

001-es BibID:BIBFORM095974
035-os BibID:(cikkazonosító)2980 (WOS)000682299100001 (Scopus)85112129721
Első szerző:Phinzi, Kwanele
Cím:Classification Efficacy Using K-Fold Cross-Validation and Bootstrapping Resampling Techniques on the Example of Mapping Complex Gully Systems / Kwanele Phinzi, Dávid Abriha, Szilárd Szabó
Dátum:2021
ISSN:2072-4292
Megjegyzések:The availability of aerial and satellite imageries has greatly reduced the costs and time associated with gully mapping, especially in remote locations. Regardless, accurate identification of gullies from satellite images remains an open issue despite the amount of literature addressing this problem. The main objective of this work was to investigate the performance of support vector machines (SVM) and random forest (RF) algorithms in extracting gullies based on two resampling methods: bootstrapping and k-fold cross-validation (CV). In order to achieve this objective, we used PlanetScope data, acquired during the wet and dry seasons. Using the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and multispectral bands, we also explored the potential of the PlanetScope image in discriminating gullies from the surrounding land cover. Results revealed that gullies had significantly different (p < 0.001) spectral profiles from any other land cover class regarding all bands of the PlanetScope image, both in the wet and dry seasons. However, NDVI was not efficient in gully discrimination. Based on the overall accuracies, RF's performance was better with CV, particularly in the dry season, where its performance was up to 4% better than the SVM's. Nevertheless, class level metrics (omission error: 11.8%; commission error: 19%) showed that SVM combined with CV was more successful in gully extraction in the wet season. On the contrary, RF combined with bootstrapping had relatively low omission (16.4%) and commission errors (10.4%), making it the most efficient algorithm in the dry season. The estimated gully area was 88 ? 14.4 ha in the dry season and 57.2 - 18.8 ha in the wet season. Based on the standard error (8.2 ha), the wet season was more appropriate in gully identification than the dry season, which had a slightly higher standard error (8.6 ha). For the first time, this study sheds light on the influence of these resampling techniques on the accuracy of satellite-based gully mapping. More importantly, this study provides the basis for further investigations into the accuracy of such resampling techniques, especially when using different satellite images other than the PlanetScope data.
Tárgyszavak:Természettudományok Földtudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
satellite imagery
gully mapping
machine learning
random forest
support vector machine
south africa
semi-arid environment
Megjelenés:Remote Sensing. - 13 : 15 (2021), p. 1-18. -
További szerzők:Abriha Dávid (1995-) (geográfus) Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Pályázati támogatás:TKP2020-NKA-04
Egyéb
Department of Higher Education and Training (DHET) of South Africa
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

3.

001-es BibID:BIBFORM084936
035-os BibID:(cikkazonosító)252
Első szerző:Phinzi, Kwanele
Cím:Machine Learning for Gully Feature Extraction Based on a Pan-Sharpened Multispectral Image: Multiclass vs. Binary Approach / Kwanele Phinzi, Abriha Dávid, Bertalan László, Holb Imre, Szabó Szilárd
Dátum:2020
ISSN:2220-9964
Tárgyszavak:Természettudományok Földtudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
machine learning
gully erosion
pan sharpening
feature extraction
Megjelenés:ISPRS International Journal of Geo-Information. - 9 : 4 (2020), p. 1-20. -
További szerzők:Abriha Dávid (1995-) (geográfus) Bertalan László (1989-) (geográfus) Holb Imre (1973-) (agrármérnök) Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Pályázati támogatás:ED_18-1-2019-0028
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

4.

001-es BibID:BIBFORM098446
Első szerző:Szabó Loránd (geográfus)
Cím:Urban vegetation classification with high-resolution PlanetScope and SkySat multispectral imagery / Szabó, Loránd; Abriha, Dávid; Phinzi, Kwanele; Szabó, Szilárd
Dátum:2021
ISSN:1789-4921 1789-7556
Tárgyszavak:Természettudományok Földtudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
vegetation classification
high-resolution
satellite imagery
Planet
SkySat
urban vegetation
NDVI
ROC curve
classification performance
Random Forest
Support Vector Machine
Megjelenés:Acta geographica Debrecina. Landscape & environment series. - 15 : 1 (2021), p. 66-75. -
További szerzők:Abriha Dávid (1995-) (geográfus) Phinzi, Kwanele (1989-) Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Pályázati támogatás:EFOP-3.6.1-16-2016-00022
EFOP
Doctoral Student Scholarship Program of the Co-operative Doctoral Program of the Ministry of Innovation and Technology financed from the National Research, Development and Innovation Fund
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Rekordok letöltése1