Mapping water bodies using SAR imagery - an application over the Spiritwood valley aquifer, Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
Canada has over 2 million lakes covering a total area of 0.9 million km2. The inland water bodies play a critical role in water cycles, water resources, social economic including fisheries and recreation. However, these inland aquatic ecosystems are under increasing pressure and big changes from increasing human activities and changing climate. To better understand the aquatic ecosystem dynamics and effectively manage the inland water bodies, it is essential to have up-to-date information of their spatial and temporal variability. Synthetic Aperture Radar (SAR), unlike optical sensors, is able to penetrate cloud, haze and smoke, and hence observe the earth's surface in all weather conditions day and night. SAR imagery is an effective method for mapping water bodies. This open file details the algorithms and their implementations for a novel method for mapping water bodies using SAR imageries. This method is completely automatic and less computational intensive, thus suitable for large-scale applications. A test of this method over the Spiritwood valley in Manitoba using Radarsat-2/SAR data shows a high accuracy in delineating water bodies. This study provides a tool for mapping national scale inland water bodies and monitoring their dynamic changes in a near-real time environment.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».