Texture-based classification of ground-penetrating radar images
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Image texture is one of the key features used for the interpretation of radar facies in ground-penetrating radar (GPR) data. Establishing quantitative measures of texture is therefore a critical step in the effective development of advanced techniques for the interpretation of GPR images. This study presents the first effort to evaluate whether different measures of a GPR image capture the features of the data that, when coupled with a neural network classifier, are able to reproduce a human interpretation. The measures compared in this study are instantaneous amplitude and frequency, as well as the variance, covariance, Fourier-Mellin transform, R-transform, and principle components (PCs) determined for a window of radar data. A 50-MHz GPR section collected over the William River delta in Saskatchewan, Canada, is used for the analysis. We found that measures describing the local spatial structure of the GPR image (i.e., covariance, Fourier-Mellin, R-transform, and PCs) were able to reproduce human interpretations with greater than 93% accuracy. In contrast, classifications based on image variance and the instantaneous attributes agreed with the human interpretation less than 68% of the time. Among the textural measures that preserve spatial structure, we found that the best ones are insensitive to within facies variability while emphasizing differences between facies. For the specific case of the William River delta, the Fourier-Mellin transform, which retains information about the spatial correlation of reflections while remaining insensitive to their orientation, outperformed the other measures. Our work in describing radar texture provides an important first step in defining quantitative criteria that can be used to aid in the classification of radar data.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».