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
CCL parancs
CCL
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:
BIBFORM105793
035-os BibID:
(cikkazonosító)20919 (WoS)000969757300056 (Scopus)85143205656
Első szerző:
Likó Szilárd Balázs
Cím:
Tree species composition mapping with dimension reduction and post-classification using very high-resolution hyperspectral imaging / Szilárd Balázs Likó, László Bekő, Péter Burai, Imre J. Holb, Szilárd Szabó
Dátum:
2022
ISSN:
2045-2322
Megjegyzések:
Tree species' composition of forests is essential in forest management and nature conservation. We aimed to identify the tree species structure of a floodplain forest area using a hyperspectral image. We proposed an efficient novel strategy including the testing of three dimension reduction (DR) methods: Principal Component Analysis, Minimum Noise Fraction (MNF) and Indipendent Component Analysis with five machine learning (ML) algorithms (Maximum Likelihood Classifier, Support Vector Classification, Support Vector Machine, Random Forest and Artificial Neural Network) to find the most accurate outcome; altogether 300 models were calculated. Post-classification was applied by combining the multiresolution segmentation and filtering. MNF was the most efficient DR technique, and at least 7 components were needed to gain an overall accuracy (OA) of?>?75%. Forty-five models had?>?80% OAs; MNF was 43, and the Maximum Likelihood was 19 times among these models. Best classification belonged to MNF with 10 components and Maximum Likelihood classifier with the OA of 83.3%. Post-classification increased the OA to 86.1%. We quantified the differences among the possible DR and ML methods, and found that even?>?10% worse model can be found using popular standard procedures related to the best results. Our workflow calls the attention of careful model selection to gain accurate maps.
Tárgyszavak:
Természettudományok
Földtudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:
Scientific Reports. - 12 : 12 (2022), p. 1-14. -
További szerzők:
Bekő László (1986-) (okleveles vidékfejlesztési agrármérnök)
Burai Péter (1994-) (informatikus)
Holb Imre (1973-) (agrármérnök)
Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Pályázati támogatás:
TKP2020-NKA-04
Egyéb
2019-2.1.1-EUREKA-2019-00005
Egyéb
NKFI-K-138079
Egyéb
NKFI Co-operative Doctoral Program of the Ministry of Innovation and Technology
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.