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Comparison of Machine Learning Methods for Satellite Image Classification: A Case Study of Casablanca Using Landsat Imagery and Google Earth Engine

引用

Journal of Environmental & Earth Sciences 2023年第2期5卷 118-134页

作者： Hafsa Ouchra abdessamad belangour Allae Erraissi Laboratory of Information Technology and Modeling LTIM Hassan II UniversityFaculty of Sciences Ben M’sikCasablanca20670Morocco Chouaib Doukkali University Polydisciplinary Faculty of Sidi BennourEl Jadida24000Morocco

Satellite image classification is crucial in various applications such as urban planning,environmental monitoring,and land use *** this study,the authors present a comparative analysis of different supervised and unsupervised learning methods for satellite image classification,focusing on a case study in Casablanca using Landsat 8 *** research aims to identify the most effective machine-learning approach for accurately classifying land cover in an urban *** methodology used consists of the pre-processing of Landsat imagery data from Casablanca city,the authors extract relevant features and partition them into training and test sets,and then use random forest(RF),SVM(support vector machine),classification,and regression tree(CART),gradient tree boost(GTB),decision tree(DT),and minimum distance(MD)*** a series of experiments,the authors evaluate the performance of each machine learning method in terms of accuracy,and Kappa *** work shows that random forest is the best-performing algorithm,with an accuracy of 95.42%and 0.94 Kappa *** authors discuss the factors of their performance,including data characteristics,accurate selection,and model influencing.

关键词： Supervised learning Unsupervised learning Satellite image classification Machine learning Google Earth Engine

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