Automated SAR Image Thresholds for Water Mask Production in Alberta’s Boreal Region
Notice bibliographique
Résumé
Mapping and monitoring surface water features is important for sustainably managing this critical natural resource that is in decline due to numerous natural and anthropogenic pressures. Satellite Synthetic Aperture Radar is a popular and inexpensive solution for such exercises over large scales through the application of thresholds to distinguish water from non-water. Despite improvements to threshold methods, threshold selection is traditionally manual, which introduces subjectivity and inconsistency over large scales. This study presents a novel method for objectively determining and applying a threshold to determine water masks from Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery on a scene-by-scene basis. The method was applied to Radarsat-2 and simulated Radarsat Constellation Mission scenes, and validated against two independent validation sources with high accuracy (Kappa ranging from 0.85 to 0.93). Expectedly, greatest misclassification occurs near shorelines, which are often ecologically important zones. Comparisons between Radarsat-2 and Radarsat Constellation Mission thresholds and outputs suggest that the latter is a capable successor for surface water applications. This work represents a foundational step toward objectivity and consistency in large-scale water mapping and monitoring.
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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 ».