Cambios

              
    

          
          
        
        

            
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describing the processes and evolution of landscape. This process 
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describing the processes and evolution of landscape. This process 
            
63
usually requires elevation information from different sources, 
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usually requires elevation information from different sources, 
            
64
expertise and time. Automatic geomorphological classification, via the 
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expertise and time. Automatic geomorphological classification, via the 
            
65
geomorphons algorithm, supports expert classification by using local 
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geomorphons algorithm, supports expert classification by using local 
            
66
ternary patterns for labeling landform elements, significantly 
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ternary patterns for labeling landform elements, significantly 
            
67
reducing the computation time. Nevertheless, it presents issues such 
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reducing the computation time. Nevertheless, it presents issues such 
            
68
as a noisy output, valleys that are not classified as continuous 
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as a noisy output, valleys that are not classified as continuous 
            
69
forms, valleys that are classified as peaks at low altitude, flat 
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forms, valleys that are classified as peaks at low altitude, flat 
            
70
zones inside the valley that are not classified as a part of it, and 
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zones inside the valley that are not classified as a part of it, and 
            
71
other similar issues. In this proposal, we tackle the mentioned issues 
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other similar issues. In this proposal, we tackle the mentioned issues 
            
72
for valley classification by binarizing the geomorphons output and 
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for valley classification by binarizing the geomorphons output and 
            
73
applying it binary-image operators. The proposal's performance is 
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applying it binary-image operators. The proposal's performance is 
            
74
measured by using binary classification metrics and expert-made 
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measured by using binary classification metrics and expert-made 
            
75
groundtruth images. The results show that the accuracy, balanced 
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groundtruth images. The results show that the accuracy, balanced 
            
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accuracy, and F1 metrics are greater than those delivered by the 
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accuracy, and F1 metrics are greater than those delivered by the 
            
77
geomorphons classifier for all the instances in the testing data.", 
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understanding and describing the processes and evolution of landscape. 
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105
This process usually requires elevation information from different 
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This process usually requires elevation information from different 
            
106
sources, expertise and time. Automatic geomorphological 
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sources, expertise and time. Automatic geomorphological 
            
107
classification, via the geomorphons algorithm, supports expert 
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classification, via the geomorphons algorithm, supports expert 
            
108
classification by using local ternary patterns for labeling landform 
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classification by using local ternary patterns for labeling landform 
            
109
elements, significantly reducing the computation time. Nevertheless, 
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elements, significantly reducing the computation time. Nevertheless, 
            
110
it presents issues such as a noisy output, valleys that are not 
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it presents issues such as a noisy output, valleys that are not 
            
111
classified as continuous forms, valleys that are classified as peaks 
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classified as continuous forms, valleys that are classified as peaks 
            
112
at low altitude, flat zones inside the valley that are not classified 
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at low altitude, flat zones inside the valley that are not classified 
            
113
as a part of it, and other similar issues. In this proposal, we tackle 
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as a part of it, and other similar issues. In this proposal, we tackle 
            
114
the mentioned issues for valley classification by binarizing the 
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the mentioned issues for valley classification by binarizing the 
            
115
geomorphons output and applying it binary-image operators. The 
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geomorphons output and applying it binary-image operators. The 
            
116
proposal's performance is measured by using binary classification 
116
proposal's performance is measured by using binary classification 
            
117
metrics and expert-made groundtruth images. The results show that the 
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metrics and expert-made groundtruth images. The results show that the 
            
118
accuracy, balanced accuracy, and F1 metrics are greater than those 
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accuracy, balanced accuracy, and F1 metrics are greater than those 
            
119
delivered by the geomorphons classifier for all the instances in the 
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