Observing lake- and river-ice decay with SAR: advantages and limitations of the unsupervised <i>k</i>-means classification approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Large parts of the Arctic are covered by water bodies. Ice covers on lakes and rivers prohibit the exchange of heat and water vapor between the water body and the atmosphere. With melt onset, the ecosystem is subjected to changes, making it important to monitor the ice decay. As ground-based monitoring of these vast uninhabited areas is expensive and thus restricted to a few locations, remote-sensing techniques need to be applied. Here we evaluate the performance of the unsupervised k-means classification for dividing ice and water fractions on lakes and river channels from spaceborne radar data in comparison to threshold-based methods. The analysis is based on six TerraSAR-X and three RADARSAT-2 images, obtained during spring 2011 over the central Lena Delta in northern Siberia. The performance of the k-means classification is found to be similar to a fixed-threshold approach. As the k-means classification does not need prior statistical backscatter analyses to account for the radar configuration and ice conditions, it is easier to use than the threshold method. In addition, we found that the application of a low-pass filter prior to the classification of river channels and a closing filter on the classification results of lakes strongly improves the overall classification results.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».