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Improving the upscaling of land cover maps by fusing uncertainty and spatial structure information / Peijun Sun in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 2 (February 2018)
[article]
Titre : Improving the upscaling of land cover maps by fusing uncertainty and spatial structure information Type de document : Article/Communication Auteurs : Peijun Sun, Auteur ; Russell G. Congalton, Auteur ; Yaozhong Pan, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 87 - 100 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] Caroline du Sud (Etats-Unis)
[Termes IGN] carte agricole
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] erreur systématique
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] incertitude des données
[Termes IGN] Indiana (Etats-Unis)
[Termes IGN] mise à jour de base de donnéesRésumé : (Auteur) Upscaling land cover maps is broadly employed to fill data gaps or match the spatial-resolution of preexisting projects. However, existing methods introduce systematic errors in the area information and the landscape pattern. We developed an upscaling method fusing the spatial structure information (i.e., class Membership probability) and the uncertainty information of the base map (e.g., Confidence level probability), called Fusing class Membership probability and Confidence level probability (FMC). The results showed that FMC obtained higher upscaling efficiency, and mitigated the negative influence of landscape heterogeneity and the negative influence of unequal proportions of land cover in the base maps, on the upscaling compared to Majority Rule Based (MRB) method. Additionally, FMC can reduce the uncertainty/error when these upscaled maps are used as input to Earth observation model (e.g., land cover change). Numéro de notice : A2018-047 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.84.2.87 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.84.2.87 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89316
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 84 n° 2 (February 2018) . - pp 87 - 100[article]Exemplaires(1)
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