Parametrical and Textural Analysis of Sidescan Sonar Images of the Seafloor
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a comparative analysis of a new method of sidescan sonar imagery segmentation helpful in the estimation and spatial distribution of macrophytobentos in Arctic conditions. In our research, we designed three methods, two based on a parametric analysis of sidescan sonar echo signals and the third on a textural analysis relying on mathematical morphology. Acoustic observations were verified by video recordings and biological samplings. A single beam echosounder was also used. The Spitsbergen fjords represent a periglacial environment with great diversity of morphodynamic processes and sensitivity for global warming changes, so it is one of the most promising areas to study the influence of climate change on an ecosystem. Sidescan sonar is a very effective and economic tool for mapping marine vegetation on the seafloor, but interpretation of data still causes many problems especially in the specific conditions of the Arctic fjords (underwater rocks, postglacial sediments, steep slopes). Proposed segmentation and classification algorithms enable estimation of the bottom area covered by algae and, together with results of biological sampling and single beam echosounder measurements, estimation of algae biovolume and biomass.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».