Oil spill candidate detection from SAR imagery using a thresholding-guided stochastic fully-connected conditional random field model
Notice bibliographique
Résumé
The detection of marine oil spill candidate from synthetic aperture radar (SAR) images is largely hampered by SAR speckle noise and the complex marine environment. In this paper, we develop a thresholding-guided stochastic fully-connected conditional random field (TGSFCRF) model for inferring the binary label from SAR imagery. First, an intensity thresholding approach is used to estimate the initial labels of oil spill candidates and the background. Second, a Gaussian mixture model (GMM) is trained using all the pixels based on the initial labels. Last, based on the GMM model, a graph-cut optimization approach is used for inferring the final labels. By using a threholding-guided approach, TGSFCRF can exploit the statistical characteristics of the two classes for better label inference. Moreover, by using a stochastic clique approach, TGSFCRF efficiently addresses the global-scale spatial correlation effect, and thereby can better resist the influence of SAR speckle noise and background heterogeneity. Experimental results on RADARSAT-1 ScanSAR imagery demonstrate that TGSFCRF can accurately delineate oil spill candidates without committing too much false alarms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».