Automatic Detection of Ships in RADARSAT-1 SAR Imagery
Notice bibliographique
Résumé
NOAA/NESDIS a initié le programme “Alaska SAR Demonstration” dont l'objectif est de faire la démonstration du potentiel des images RSO en bande C de RADARSAT-1 à fournir une information utile et en temps opportun sur l'environnement et pour la gestion des ressources pour des utilisateurs en Alaska. Un des produits développés dans le cadre du programme est une liste de localisations des navires. Cet article décrit l'algorithme développé pour générer ce produit par le biais de la détection automatique des navires basée sur des changements dans les statistiques locales. À l'aide d'images à basse résolution (100 mètres d'espacement), on démontre que l'on peut détecter des navires de dimension supérieure à 35 mètres (représentant 105 navires sur un total de 272 dans la zone test) avec un taux de fausse alerte de 0,01% pour une seule détection. Avec des images à haute résolution (50 mètres d'espacement), on peut détecter des navires d'une dimension supérieure à 32 mètres (représentant 124 navires sur 272) avec un taux de fausse alerte de 0,002% pour une seule détection. L'algorithme est entièrement automatisé et prend environ 10 minutes de temps-machine pour traiter une image ScanSAR en mode B large.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».