Multiyear Arctic Ice Classification Using ASCAT and SSMIS
Notice bibliographique
Résumé
The concentration, type, and extent of sea ice in the Arctic can be estimated based on measurements from satellite active microwave sensors, passive microwave sensors, or both. Here, data from the Advanced Scatterometer (ASCAT) and the Special Sensor Microwave Imager/Sounder (SSMIS) are employed to broadly classify Arctic sea ice type as first-year (FY) or multiyear (MY). Combining data from both active and passive sensors can improve the performance of MY and FY ice classification. The classification method uses C-band σ0 measurements from ASCAT and 37 GHz brightness temperature measurements from SSMIS to derive a probabilistic model based on a multivariate Gaussian distribution. Using a Gaussian model, a Bayesian estimator selects between FY and MY ice to classify pixels in images of Arctic sea ice. The ASCAT/SSMIS classification results are compared with classifications using the Oceansat-2 scatterometer (OSCAT), the Equal-Area Scalable Earth Grid (EASE-Grid) Sea Ice Age dataset available from the National Snow and Ice Data Center (NSIDC), and the Canadian Ice Service (CIS) charts, also available from the NSIDC. The MY ice extent of the ASCAT/SSMIS classifications demonstrates an average difference of 282 thousand km - + from that of the OSCAT classifications from 2009 to 2014. The difference is an average of 13.6% of the OSCAT MY ice extent, which averaged 2.19 million km2 over the same period. Compared to the ice classified as two years or older in the EASE-Grid Sea Ice Age dataset (EASE-2+) from 2009 to 2012, the average difference is 617 thousand km2 . The difference is an average of 22.8% of the EASE-2+ MY ice extent, which averaged 2.79 million km2 from 2009 to 2012. Comparison with the Canadian Ice Service (CIS) charts shows that most ASCAT/SSMIS classifications of MY ice correspond to a MY ice concentration of approximately 50% or greater in the CIS charts. The addition of the passive SSMIS data appears to improve classifications by mitigating misclassifications caused by ASCAT's sensitivity to rough patches of ice which can appear similar to, but are not, MY ice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».