Integrating Machine Learning and OBIA for Vegetation Classification in Archived Grayscale Aerial Imagery
ผู้เขียน :
Kumpee Teeravech
,
Phummipat Ounban
,
Wira Srimala
,
Taweesak Samma
,
Kraisri Sawangsri
,
Kittakorn Viriyasatr,
,
Warakorn Luangluewut
,
Chamnan Kumsap
เผยแพร่วันที่ :
14 พ.ย. 2567
ประเภท :
บทความวิจัยที่ตีพิมพ์ในรายงานสืบเนื่องจากการประชุมวิชาการระดับนานาชาติ
วารสารวิชาการ :
2024 8th International Conference on Information Technology (InCIT)
เล่มที่ :
0
ฉบับที่ :
0
หน้า :
653-658
ผู้เผยแพร่ :
IEEE
รายละเอียด :
This study explores the use of machine learning models to classify water, vegetation, and non-vegetation land cover types in archived grayscale aerial imagery. The input images are segmented using a superpixel algorithm, and the resulting segments are mapped to expert-provided reference data. The region-based and patch-based approaches are evaluated using artificial neural networks and convolutional neural networks, respectively. The region-based method achieves an average accuracy of 0.83, while the patch-based method reaches 0.79. Although the patch-based method shows slightly lower overall accuracy, it significantly improves recall rates, particularly for the water and non-vegetation classes.
ลิงค์ :