Notice bibliographique
Résumé
The characteristics of synthetic aperture radar (SAR) image texture may be related to the properties of underlying elemental scene scatterers through established models based on the properties of a backscattering coefficient (in this paper, we use and unnormalized coefficients) of these scatterers. In this paper, we generate raw SAR data by simulating the statistical characteristics of elemental scene scatterers such as the order of the gamma distribution, the form and length of their spatial correlation, and their spatial density. This simulation is carried out using a SAR signal simulation system called cSAR. We describe a particular set of methods to simulate image texture used in cSAR, and provide a detailed analysis of simulatedsand of the speckle and texture characteristics of simulated images. We found that the distribution ofswas strongly affected by the order, density, and correlation length of the underlying scatterers. We found that the simulated SAR images were consistentlyK-distributed as expected. The estimated image order was a strong function of the scattering properties and that the estimated image order is a relatively weak descriptor of image texture when used on its own. The correspondence between the observed image autocorrelation function (ACF) and the theoretical models of Oliver is excellent, and we could estimate the scatterer correlation length by fitting the Oliver model to the observed ACF. We combined the estimated image order and correlation length and found potential for using these two image texture descriptors in classification and segmentation algorithms.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».