Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: maximum likelihood classifier

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Analysis of the Effectiveness of Selected Machine Learning Algorithms in the Classification of Satellite Image Content Depending on the Size of the Training Sample

Kupidura Przemysław, Niemyski Stanisław

Teledetekcja Środowiska

2024

T. 64

24--38

The article presents an analysis of the accuracy of 3 popular machine learning (ML) methods: Maximum Likelihood Classifier (MLC), Support Vector Machine (SVM), and Random Forest (RF) depending on the size of the training sample. The analysis involved performing the classification of the content of a Landsat 8 satellite image (divided into 6 basic land cover classes) in 10 different variants of the number of training samples (from 2664 to 34711 pixels), estimating individual results, and a comparative analysis of the obtained results. For each classification variant, an error matrix was developed and on their basis, accuracy metrics were calculated: f1-score, precision and recall (for individual classes) as well as overall accuracy and kappa index of agreement (generally for the entire classification). The analysis showed a stimulating effect of the size of the training sample on the accuracy of the obtained classification results in all analyzed cases, with the most sensitive to this factor being MLC, showing the best effectiveness with the largest training sample and the smallest - with the smallest, and the least SVM, characterized by the highest accuracy with the smallest training sample, comparing to other algorithms.

Artykuł przedstawia analizę dokładności 3 popularnych metod uczenia maszynowego: Maximum Likelihood Classifier (MLC), Support Vector Machine (SVM) oraz Random Forest (RF) w zależności od liczebności próbki treningowej. Analiza polegała na wykonaniu klasyfikacji treści zdjęcia satelitarnego Landsat 8 (w podziale na 6 podstawowych klas pokrycia terenu) w 10 różnych wariantach liczebności próbek uczących (od 2664 do 34711 pikseli), oszacowaniu poszczególnych wyników oraz analizie porównawczej uzyskanych wyników. Dla każdego wariantu klasyfikacji opracowano macierz błędów, a na ich podstawie obliczono metryki dokładności: F1-score, precision and recall (dla pojedynczych klas) oraz ogólną dokładność i wskaźnik zgodności Kappa (ogólnie dla całej klasyfikacji). Analiza wykazała stymulujący wpływ rozmiaru próbki uczącej na dokładność uzyskiwanych wyników klasyfikacji we wszystkich analizowanych przypadkach, przy czym najbardziej wrażliwym na ten czynnik był MLC, wykazujący się najlepszą skutecznością przy największej próbce treningowej i najmniejszą - przy najmniejszej, a najmniej SVM, cechujący się największą dokładnością przy najmniejszej próbce treningowej, w porównaniu do pozostałych algorytmów.

An Evaluation of Pixel-based and Object-based Classification Methods for Land Use Land Cover Analysis Using Geoinformatic Techniques

Powar Sudhir K., Panhalkar Sachin S., Patil Abhijit S.

Geomatics and Environmental Engineering

2022

Vol. 16, no. 2

61--75

Land use land cover (LULC) classification is a valuable asset for resource managers; in many fields of study, it has become essential to monitor LULC at different scales. As a result, the primary goal of this work is to compare and contrast the performance of pixel-based and object-based categorization algorithms. The supervised maximum likelihood classifier (MLC) technique was employed in pixel-based classification, while multi-resolution segmentation and the standard nearest neighbor (SNN) algorithm were employed in object-based classification. For the urban and suburban parts of Kolhapur, the Resourcesat-2 LISS-IV image was used, and the entire research region was classified into five LULC groups. The performance of the two approaches was examined by comparing the classification results. For accuracy evaluation, the ground truth data was used, and confusion matrixes were generated. The overall accuracy of the object-based methodology was 84.66%, which was significantly greater than the overall accuracy of the pixel-based categorization methodology, which was 72.66%. The findings of this study show that object-based classification is more appropriate for high-resolution Resourcesat-2 satellite data than MLC of pixel-based classification.