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Towards operational radar-only crop type classification: Comparison of a traditional decision tree with a random forest classifier

Deschamps, B., McNairn, H., Shang, J., et Jiao, X. (2012). « Towards operational radar-only crop type classification: comparison of a traditional decision tree with a random forest classifier. », Canadian Journal of Remote Sensing, 38(1), p. 60-68. doi : 10.5589/m12-012  Accès au texte intégral (en anglais seulement)

Résumé

L’algorithme « random forest » (RF) a été évalué pour la classification des cultures agricoles utilisant uniquement de l’imagerie radar pour deux sites dans l’Est et l’Ouest canadien. Les exactitudes d’ensemble étaient supérieures d’approximativement 4%-5% comparativement aux arbres de décision traditionnels (avec « boosting ») avec des gains d’exactitude allant jusqu’à 7% pour certaines classes. Des exactitudes de plus de 85% ont été obtenues pour certaines cultures clés incluant le canola, le soja, le maïs et le blé. Des mesures de l’importance des variables ont démontré que les plus importantes acquisitions d’images ont eu lieu de la fin août au début septembre lors du plafonnement de la biomasse et suivant la récolte du blé. Les images les moins importantes dataient de mai à la mi-juillet. Les polarisations HV et VV ont eu les contributions les plus significatives, alors que la polarisation HH a peu contribué, sauf vers la fin septembre alors que la réponse HH était principalement dictée par la condition des sols. La sensibilité des trois paramètres de l’algorithme (nombre de pixels d’entrainement, d’arbres et de variables à retenir à chaque segmentation) a été évalué et exercent une influence négligeable sur l’exactitude. Le classificateur RF apporte une importante hausse de performance en terme de vitesse d’analyse. Le potentiel opérationnel et certaines considérations d’implémentation pour un système de détection des cultures uniquement radar est aussi discuté.

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