Evaluation of C-band SAR data for wetlands mapping
Notice bibliographique
Résumé
This publication reports results of an experiment carried out to examine the potential of polarimetric C-band Synthetic Aperture Radar (SAR) for mapping various wetland classes found in the Mer Bleue region (near Ottawa, Canada). The Mer Bleue region was surveyed by the C-band (5.3 GHz) polarimetric (HH, HV, VH, VV) SAR of the Canada Centre for Remote Sensing (CCRS) at three times within the vegetation season: 16 June (spring flush for vegetation), 6 July (mature growth stage for vegetation) and 3 October 1995 (senescence). Signatures of six different cover types (forested and nonforested peat bog, marsh, open water, clearing and forests) have been derived as a function of incidence angle. Separability between various classes was used to determine the relationships between season(s) and polarization(s) needed to differentiate various wetland classes. A supervised classification was used for wetlands mapping by means of multipolarization data. These investigations demonstrate some of the capabilities of SAR at C-band for mapping wetlands. The cross-polarization data provided the best separation between the observed classes. The October dataset was better suited for discriminating between the classes present than the other periods observed. The overall accuracies of the classification are 73% for June, 73% for July and 86% for October. Classification using a single polarization has been investigated and the results have shown that the HH and cross-polarizations are better than VV polarization. For October, the percentage of all pixels correctly classified is 74% for HH polarization, 76% for cross-polarization, and 59% for VV polarization. Investigations were carried out to determine whether temporal changes can be used to increase the information content of single polarization C-band SAR data, which are now available from ERS-2 and RADARSAT satellites. They demonstrated that the use of multitemporal data acquired in June, July and October do not provide a substantial amelioration of the classification of wetlands when the differentiation is not possible in any single period.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».