Polarimetric SAR for geomorphic mapping in the intertidal zone, Minas Basin, Bay of Fundy, Nova Scotia
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to assess the potential of airborne polarimetric Synthetic Aperture Radar (SAR) data for geomorphic mapping of intertidal terrain. The study is part of ongoing applications development research at the Canada Centre for Remote Sensing (CCRS) in preparation for the launch of RADARSAT-2 in 2003. Calibrated polarimetric Convair-580 SAR data were acquired during low tide conditions over the southern Bight of Minas Basin, Bay of Fundy, Nova Scotia, in November 1999. It is shown that there is a significant improvement in geomorphic target identification and discrimination when fully polarimetric SAR data are used. Qualitative analysis of the SAR power images reveals the relative importance of surface and vegetation scatter in the intertidal terrain. Strong backscatter contrasts in the linear polarizations enabled delineation of the boundaries between various tidal sub-environments. The cross-polarized channel return (s°HV) was the optimal polarization for delineating the mean high water line. The HH-polarized channel return (s°HH) was the optimal polarization for delineating the mean low water line and enabled differentiation of intertidal sediment classes. Comparison of co-polarized polarimetric response plots from different tidal sub-environments with previous studies reveals the importance of surface roughness as the dominant target scattering mechanism in the intertidal zone. An unsupervised classification of target scattering behaviour shows good agreement with the known distribution of intertidal vegetation and sediment characteristics.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».