Ship Detection from RISAT-1 and Radarsat-2 SAR Images using CFAR
Notice bibliographique
Résumé
Maritime surveillance has been an essential requirement since ancient times. However, in the absence of technology, it could not be done so effectively at that time as is being done in today's era of science and technology. The advancement in remote sensing technology has made maritime surveillance quicker and more precise. Ship detection and identification are playing a crucial role in the field of maritime surveillance in order to dealing with sea border activity, illegal fishery, maritime traffic, illegal migration of humans, navy movements or oil spill detection and monitoring. The information provided by imaging radar is fundamentally different from sensors that operate in infrared and visible portions of electromagnetic spectrum. SAR images are found to be very much suitable for the identification of sea objects because of very bright appearance of sea objects in SAR images against dark sea surface in background. In this work RISAT-1 SAR image of Mumbai offshore region (acquired on September 15, 2016) and Radarsat-2 SGF W2 mode of Vancouver, Canada (acquired on August 14, 2008) has been used for the rapid detection of ship objects using CFAR (Constant False Alarm Rate) algorithm technique provided by SNAP (Sentinel Application Platform) software. Presence of detected ship objects has also been demonstrated using kurtosis graph generated from azimuth and range FFT (Fast Fourier Transform) images of final ship detection resulted images of each study area.
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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 | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».