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Enregistrement W2296212810 · doi:10.3390/rs8030242

Semi-Automatic Mapping of Tidal Cracks in the Fast Ice Region near Zhongshan Station in East Antarctica Using Landsat-8 OLI Imagery

2016· article· en· W2296212810 sur OpenAlexaff
Fengming Hui, Xinqing Li, Tiancheng Zhao, Mohammed Shokr, Petra Heil, Jiechen Zhao, Yan Liu, Shunlin Liang, Xiao Cheng

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesAntarctic Climate and Ecosystems Cooperative Research CentreSpecialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of ChinaChinese Arctic and Antarctic AdministrationNational Key Research and Development Program of ChinaState Oceanic AdministrationU.S. Geological SurveyNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPanchromatic filmGeologyRemote sensingSea iceGeodesyMultispectral imageLine (geometry)ClimatologyGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tidal cracks are linear features that appear parallel to coastlines in fast ice regions due to the actions of periodic and non-periodic sea level oscillations. They can influence energy and heat exchange between the ocean, ice, and atmosphere, as well as human activities. In this paper, the LINE module of Geomatics 2015 software was used to automatically extract tidal cracks in fast ice regions near the Chinese Zhongshan Station in East Antarctica from Landsat-8 Operational Land Imager (OLI) data with resolutions of 15 m (panchromatic band 8) and 30 m (multispectral bands 1–7). The detected tidal cracks were determined based on matching between the output from the LINE module and manually-interpreted tidal cracks in OLI images. The ratio of the length of detected tidal cracks to the total length of interpreted cracks was used to evaluate the automated detection method. Results show that the vertical direction gradient is a better input to the LINE module than the top-of-atmosphere (TOA) reflectance input for estimating the presence of cracks, regardless of the examined resolution. Data with a resolution of 15 m also gives better results in crack detection than data with a resolution of 30 m. The statistics also show that, in the results from the 15-m-resolution data, the ratios in Band 8 performed best with values of the above-mentioned ratio of 50.92 and 31.38 percent using the vertical gradient and the TOA reflectance methods, respectively. On the other hand, in the results from the 30-m-resolution data, the ratios in Band 5 performed best with ratios of 47.43 and 17.8 percent using the same methods, respectively. This implies that Band 8 was better for tidal crack detection than the multispectral fusion data (Bands 1–7), and Band 5 with a resolution of 30 m was best among the multispectral data. The semi-automatic mapping of tidal cracks will improve the safety of vehicles travel in fast ice regimes.

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 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil0,805

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,204 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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