Use of L- and C-Band SAR Satellites for Sea Ice and Iceberg Monitoring (LC-ICE)
Notice bibliographique
Résumé
In support of ESA's Mission Advisory Group for ROSE-L (Radar Observing System for Europe at L-band), a project team consisting of members of operational ice services and the International Ice Charting Working Group, the International Ice Patrol, and groups from universities and research institutes is investigating the benefits of using data from L-band SAR in addition to C-band SAR imagery for separating different sea ice classes and detecting icebergs. The tasks are: (1) a critical assessment of the current state-of-the-art in sea ice monitoring and iceberg detection, (2) matching C- and L-band SAR images acquired with temporal gaps of several hours, (3) tests and assessments of the practical use of L-band images in the operational mapping services, and (4) comparison of classification accuracies that can be achieved at C-band, L-band, and a combination of both, based on the results of automated segmentation and classification algorithms. Based on the suggestions of operational ice centers, data have been collected since April 2019 over six test sites for the Northern Hemisphere: Fram Strait, Belgica Bank, northern and southern parts of Greenland, Baffin Bay and Labrador Sea. The SAR images are acquired by Sentinel-1 at Extra Wide and Interferomeric Wide Swath modes, by RADARSAT-2 at ScanSAR mode, and by ALOS-2 PALSAR-2 at Wide Beam and Fine Beam modes. The PALSAR-2 data are provided through the 2019 to 2022 mutual cooperation project between ESA and JAXA on using SAR data in earth sciences and applications. The presentation - with contributions from project partners - will focus on the conclusions from the literature review, assessments of operational ice services regarding the gain they find in using L-band SAR images supplementary to routinely analyzed C-band imagery, and preliminary results of automated classification.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».