Accuracy and inter-analyst agreement of visually estimated sea ice concentrations in Canadian Ice Service ice charts using single-polarization RADARSAT-2
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This study compares the accuracy of visually estimated ice concentrations by eight analysts at the Canadian Ice Service with three standards: (i) ice concentrations calculated from automated image segmentation, (ii) ice concentrations calculated from automated image segmentation that were validated by the analysts, and (iii) the modal ice concentration estimate by the group. A total of 76 predefined areas in 67 RADARSAT-2 images are used in this study. Analysts overestimate ice concentrations when compared to all three standards, most notably for low ice concentrations (1/10–3/10). The spread of ice concentration estimates is highest for middle concentrations (5/10, 6/10) and smallest for the 9/10 ice concentration. The overestimation in low concentrations and high variability in middle concentrations introduce uncertainty into the ice concentration distribution in ice charts. The uncertainty may have downstream implications for numerical modelling and sea ice climatology. Inter-analyst agreement is also measured to determine which classifier's ice concentration estimates (analyst or automated image segmentation) disagreed the most. It was found that one of the eight analysts disagreed the most, followed second by the automated segmentation algorithm. This suggests high agreement in ice concentration estimates between analysts at the Canadian Ice Service. The high agreement, but consistent overestimation, results in an overall accuracy of ice concentration estimates in polygons to be 39 %, 95 % CI [34 %, 43 %], for an exact match in the ice concentration estimate with calculated ice concentration from segmentation and, 84 %, 95 % CI [80 %, 87 %], for the ±1 ice concentration category. Only images with high contrast between ice and open water and well-defined floes are used: true accuracy is expected to be lower than what is found in this study.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».