Optimum RADARSAT-1 configurations for wetlands discrimination: a case study of the Mer Bleue peat bog
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the effect of the RADARSAT-1 incidence angle on the discrimination of the wetlands, including open bog, treed bog, and marsh, in the Mer Bleue bog conservation area in Ontario, Canada. The results demonstrated that RADARSAT-1 can penetrate tall herbaceous vegetation in marsh at all incidence angles and short shrub vegetation in open bog with standing water at low incidence angles only, which reveals that RADARSAT-1 backscatter double bounce from open wetlands (marsh and bog) with standing water is related to the vegetation types. The analysis of the RADARSAT-1 synthetic aperture radar (SAR) backscatter of wetland and non-wetland land cover types confirmed that the backscatter return of each land cover type decreases as the incidence angle increases. It was also found that the separations of marsh, treed bog, and open bog without standing water do not vary significantly with increasing incidence angles. However, the incidence angle does affect the discrimination of open bog with standing water. The results from separability measures of land cover classes demonstrate that the combination of a low incidence angle (<31°) RADARSAT-1 standard beam mode image with Landsat-7 data can provide good separation for all class pairs in the study area. The combination of RADARSAT-1 standard beam mode 1 (S1) and Landsat-7 images gave better classification results than the combination of RADARSAT-1 standard beam mode 5 (S5) and Landsat-7 images: the classification accuracies (kappa indices) of various wetlands increased in the range 0.02-0.13. For optimal spatial detail, fine beam mode data are desirable because of the higher spatial resolution (~9 m). However, in terms of the discrimination and classification accuracy of wetlands, fine beam mode data are not suggested because of the high incidence angle. Therefore, it is concluded that a lower incidence angle RADARSAT-1 image (e.g., S1) is the optimal beam mode when combining with Landsat images for the discrimination and classification of wetlands.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».