Sammanfattning av denna webbsida: Antropogena ingrepp i naturliga och halvnaturliga ekosystem leder ofta till betydande förändringar i deras funktion och kan i slutändan hota tillhandahållandet av ekosystemtjänster. Det är därför nödvändigt att övervaka dessa förändringar för att förstå deras effekter och stödja ledningsbeslut som bidrar till att säkerställa hållbarhet. Fjärranalys har visat sig vara ett värdefullt verktyg för dessa ändamål, och särskilt hyperspektralsensorer förväntas ge värdefulla data för kvantitativ karakterisering av markförändringsprocesser. I denna studie användes simulerade EnMAP-data för att kartlägga busktäckesfraktioner längs en gradient av buskintrång i en studieregion i södra Portugal. Vi jämförde tre maskininlärning regressionstekniker: Stöd Vector Regression (SVR); Random Forest Regression (RF); och Partial Least Squares Regression (PLSR). Dessutom jämförde vi träningsprovens inverkan på förutsägelsens prestanda. Alla tekniker visade någorlunda goda resultat när de tränades med stora prover, medan SVR alltid överträffade de andra algoritmerna. Den bästa modellen användes för att producera en fraktionerad buskomslagskarta för hela studieområdet. De förutsagda mönstren visade en gradient av busktäcke mellan regioner som påverkas av särskilda jordbruksförvaltningssystem för naturskydd och områden utan markanvändningsincitament. Våra resultat belyser värdet av EnMAP-data i kombination med regressionsteknik för maskininlärning för övervakning av gradvisa landbytesprocesser. Avlägsna Sens. Kommissionens genomförandeförordning (EU) nr 668/2014 av den 13 juni 2014 om tillämpningsföreskrifter för Europaparlamentets och rådets förordning (EU) nr 1151/2012 om kvalitetsordningar för jordbruksprodukter och livsmedel (EUT L 179, 19.6.2014, s. 1).
REF använder simulerade En-MAP-data för kartläggning av busktäcke i södra Portugal, där tre maskininlärningsmetoder jämförs (Stöd Vector Regression, Random Forest, Partial Least Squares Regression).
Estimating Fractional Shrub Cover Using Simulated EnMAP Data: A Comparison of Three Machine Learning Regression Techniques
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology']}