A tool for semi-automated extraction of waterbody feature in SAR imagery
Notice bibliographique
Résumé
This letter describes the mechanisms of a semi-automated approach of waterbody (lakes and watercourses) feature extraction in synthetic aperture radar (SAR) imagery. The approach is semi-automatic because it requires an interest region for each waterbody to be extracted. This interest region can be provided by the user (manually drawn in the case of new feature extraction) or imported from an existing spatial database (on the case of maps updating). Once the interest region is determined, the tool produces the waterbody feature then the user rejects, accepts after amending or accepts it directly. To process a waterbody, the procedure occurs in four main steps: (1) interest region delimitation; (2) estimation of statistical characteristics of the two regions: inside waterbody and outside waterbody; (3) classification of each resolution cell as inside waterbody or as outside waterbody and (4) determination of main waterbody and converting its edge to a feature. The later will be indexed in a spatial database. The approach accelerates and ameliorates waterbody feature extraction, and it has been tested with success and then integrated into a topographic map production system, especially for the Canadian northern regions, where there is a high density of waterbodies and where Radarsat-2 satellite (our provider of SAR images) are regularly used.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».