Classification of fish and non-fish acoustic tracks using discriminant function analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Xie, Y., Michielsens, C. G. J., and Martens, F. J. 2012. Classification of fish and non-fish acoustic tracks using discriminant function analysis. – ICES Journal of Marine Science, 69: 313–322. Hydroacoustic data acquired for estimating fish populations contain information on both fish and non-fish targets, so sonar technicians traditionally rely on their knowledge of fish behaviour and experience with hydroacoustics to remove non-fish targets from the hydroacoustic data. This process is often labour-intensive and time-consuming, making real-time assessment of fish populations difficult. Simple solutions are not always available for all circumstances. However, the split-beam sonar data collected in the lower Fraser River, British Columbia, Canada, showed distinct signatures between actively swimming fish and non-fish objects such as drifting debris, surface bubbles, and stationary objects in the water column and off the river bottom. Acoustic tracks of fish and non-fish targets were characterized by differentiable statistical patterns that were amenable to discriminant function analysis (DFA). An application of DFA to segregate fish and non-fish targets detected by a split-beam sonar system in the lower Fraser River is presented, characteristics of user-identified fish and non-fish acoustic tracks being utilized as learning samples for the DFA. Also, a method to rank the discriminating power of individual variables is presented, providing guidance for constructing efficient and effective discriminant functions with variables that offer high discriminating power. The DFA yielded classification accuracies of 96% for fish and 91% for non-fish tracks and reduced the manual sorting time by 50–75%.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».