Inter-comparison and evaluation of sea ice type concentration algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Sea ice has been monitored in terms of concentration and types with microwave satellite observations since the late 1970s. However, it remains an open question as to which sea ice type concentration (SITC) method is most appropriate for ice type distribution and hence climate monitoring. This paper presents key results of inter-comparison and evaluation for eight SITC methods. The SITC methods were inter-compared with two sea ice age (SIA) and three sea ice type (SIT) products using microwave radiometer and scatterometer data from 2000 to 2015. Their performances were evaluated quantitatively with samples that are used for generating tie points, and qualitatively with the RADARSAT imagery. The methods that combined scatterometer and radiometer data have overall better performances on ice type discrimination. The best methods are ECICE-QSCAT-2 for the years 2000–2009 and ECICE-ASCAT for 2009–2015, both using scatterometer data along with radiometer data. Although the SIA and SIT products are fairly good datasets for delineating ice type distributions, the SITC methods are better on preserving details like varied concentration of different ice types and work better under specific sea ice conditions, for instance, homogeneous sea ice regions with little artifact for SIA algorithms to track.
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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 | 0,016 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».