QR կոդ

Explainable Machine Learning for Mapping Minerals From CRISM Hyperspectral Data

Abstract This paper addresses some of the challenges in automating mineral mapping from CRISM hyperspectral data using two ML algorithms, namely, Random Forest (RF) and Gradient Boosted Trees (GBTree) algorithms. An interpretable framework using tree‐ensemble classification and SHapely Additive exPl...

Ամբողջական նկարագրություն

Պահպանված է:
Հիմնական հեղինակներ: Sandeepan Dhoundiyal, Moni Shankar Dey, Shashikant Singh, Pattathal V. Arun, Guneshwar Thangjam, Alok Porwal
Ձևաչափ: Artigo
Լեզու:Inglês
Հրապարակվել է: Wiley 2025-06-01
Շարք:Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation
Խորագրեր:
hyperspectral remote sensing
CRISM
mineral mapping
Mars
Explainbale AI
Առցանց հասանելիություն:https://doi.org/10.1029/2024JH000391
Ցուցիչներ: Ավելացրեք ցուցիչ
Չկան պիտակներ, Եղեք առաջինը, ով նշում է այս գրառումը!

Նմանատիպ նյութեր