Szerző dc.contributor.author | Balázs Boglárka | |
Szerző dc.contributor.author | Bíró Tibor | |
Szerző dc.contributor.author | Dyke Gareth | |
Szerző dc.contributor.author | Singh Sudhir Kumar | |
Szerző dc.contributor.author | Szabó Szilárd | |
Elérhetőség dátuma dc.date.accessioned | 2023-03-07T08:57:03Z | |
Rendelkezésre állás dátuma dc.date.available | 2023-03-07T08:57:03Z | |
Kiadás dc.date.issued | 2018 | |
Issn dc.identifier.issn | 2150-3435 | |
Issn dc.identifier.issn | 0262-6667 | |
Uri dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12944/20171 | |
Kivonat dc.description.abstract | This study aimed to map water features using a Landsat image rather than traditional land cover. We involved the original bands, spectral indices and principal components (PCs) of a principal component analysis (PCA) as input data, and performed random forest (RF) and support vector machine (SVM) classification with water, saturated soil and non-water categories. The aim was to compare the efficiency of the results based on various input data. Original bands provided 93% overall accuracy (OA) and bands 4–5–7 were the most informative in this analysis. Except for MNDWI (modified normalized differenced water index, with 98% OA), the performance of all water indices was between 60 and 70% (OA). The PCA-based approach conducted on the original bands resulted in the most accurate identification of all classes (with only 1% error in the case of water bodies). We therefore show that both water bodies and saturated soils can be identified successfully using this approach. | |
Nyelv dc.language | en | |
Kulcsszó dc.subject | multivariate analysis | |
Kulcsszó dc.subject | principal component | |
Kulcsszó dc.subject | analysis | |
Kulcsszó dc.subject | remote sensing | |
Kulcsszó dc.subject | Landsat | |
Kulcsszó dc.subject | classification uncertainty analysis | |
Kulcsszó dc.subject | spectral index | |
Cím dc.title | Extracting Water-Related Features Using Reflectance Data And Principal Component Analysis Of Landsat Images | |
Típus dc.type | folyóiratcikk | |
Változtatás dátuma dc.date.updated | 2023-03-06T12:36:30Z | |
Változat dc.description.version | kiadói | |
Hozzáférés dc.rights.accessRights | zárt | |
Doi azonosító dc.identifier.doi | https://doi.org/10.1080/02626667.2018.1425802 | |
Tudományág dc.subject.discipline | Műszaki tudományok | |
Tudományterület dc.subject.sciencebranch | Anyagtudományok és technológiák | |
Mtmt azonosító dc.identifier.mtmt | 3313572 | |
Folyóirat dc.identifier.journalTitle | Hydrological Sciences Journal | |
Évfolyam dc.identifier.journalVolume | 63 | |
Füzetszám dc.identifier.journalIssueNumber | 2 | |
Terjedelem dc.format.page | 269-284 | |
Wos azonosító dc.identifier.wos | 000424760700006 | |
Scopus azonosító dc.identifier.scopus | 85040974796 | |
Folyóiratcím rövidítve dc.identifier.journalAbbreviatedTitle | HYDROLOG SCI J | |
Kiadás éve dc.description.issuedate | 2018 | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Földtudományi Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Vízépítési és Vízgazdálkodási Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Debreceni Egyetem | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Természetföldrajzi és Geoinformatikai Tanszék |