Comparison of Compact and Fully Polarimetric SAR for Multitemporal Wetland Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Spaceborne Synthetic Aperture Radar (SAR) instruments are effective tools for monitoring and mapping wetlands. With the availability of SAR instruments providing various polarization options, the scope of this study is to evaluate the new compact polarization for wetland multitemporal change detection using simulated RADARSAT Constellation Mission (RCM) SAR data. A series of fully polarimetric (FP) SAR images were collected over a test site located in Ontario, Canada, and used to simulate RCM compact polarimetric (CP) data. The simulated data were evaluated for multitemporal change detection and the results were compared to those from FP SAR data. WorldView imagery and water level data were used for analysis and validation of the change detection results. The study shows potential for using the CP SAR for multitemporal change detection over three major wetland classes: shallow water, marsh, and swamp. Although FP SAR was slightly more effective in multitemporal change detection compared to CP SAR, the percentage of agreement between the change detection results of FP and CP SAR was always greater than 90% for all wetland classes. The highest overall percentage of agreement (98.4%) between the results of FP and CP SAR was observed over the shallow water, while the lowest (92.5%) was observed over swamp.
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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 ».