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Enregistrement W2056076478 · doi:10.5589/m07-060

Multi-scale feature tracking in sequential satellite images with wavelet analysis to measure sea surface currents in the Gulf of St. Lawrence

2007· article· en· W2056076478 sur OpenAlex
Yong Du, Pierre Larouche, P.W. Vachon

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Remote Sensing · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Image Fusion Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésAdvanced very-high-resolution radiometerWaveletRemote sensingDaubechies waveletFeature (linguistics)Wavelet transformSatelliteScale (ratio)Computer scienceTracking (education)Ocean currentGeologyGeodesyGeographyArtificial intelligenceComputer visionDiscrete wavelet transformCartographyClimatologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractMeasuring sea surface currents is a technological challenge in oceanography. Feature tracking in time series of remote sensing imagery has been proposed as a way to address this problem. The most commonly used approach is the maximum cross-correlation (MCC) method, originally developed to track cloud motion. We propose a new technique that makes use of Daubechies wavelet analysis combined with the MCC method. In our approach, satellite images are decomposed into various spatial scales using the wavelet transform, and the location with the MCC coefficient among all the scales is selected as the most likely new position of the tracked feature. Results from the analysis of five pairs of sequential National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) advanced very high resolution radiometer (AVHRR) images of the Gulf of St. Lawrence area show that wavelet analysis improves the estimated sea surface current field by increasing the number of current vectors about 20% under the same confidence level (0.9) as compared with that using the MCC method alone.La mesure des courants océaniques de surface représente un défi technologique en océanographie. Le suivi de traceurs utilisant les séries chronologiques d'images de télédétection a été proposé comme solution à cette problématique. L'approche la plus utilisée est la méthode du maximum de corrélation croisée (MCC; « maximum cross-correlation ») développée au départ pour le suivi du mouvement des nuages. Nous proposons une nouvelle technique utilisant l'analyse par ondelettes Daubechies combinée à la méthode MCC. Dans notre approche, les images satellites sont décomposées en diverses échelles spatiales à l'aide de la transformée en ondelettes et la position affichant le coefficient de corrélation croisée maximum parmi toutes les échelles est choisie en tant que nouvelle position la plus plausible du traceur. Les résultats de l'analyse de cinq paires d'images séquentielles AVHRR (« advanced very high resolution radiometer ») de NOAA (« National Oceanic and Atmospheric Administration ») du golfe du Saint-Laurent montrent que l'analyse en ondelettes améliore l'estimation du champ de courant océanique de surface en augmentant le nombre de vecteurs de courant d'environ 20 %, avec le même niveau de confiance (0,9) par rapport à la méthode MCC seule.[Traduit par la Rédaction]

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle