Oil Spill Detection Based on Multiscale Multidimensional Residual CNN for Optical Remote Sensing Imagery
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Oil Spill (OS), as one of the main pollutions in the ocean, is a serious threat to the marine environment. Thus, timely and accurate OS Detection (OSD) is necessary for ocean management. In this regard, Remote Sensing (RS) plays a key role due to multiple advantages over large and remote ocean environments. In this study, a new OSD framework based on a deep learning algorithm was developed for optical RS imagery. The proposed method was based on a multi-Scale multi-dimensional residual kernel Convolution Neural Network (CNN). The proposed method investigated the deep features by the two-dimensional (2D) multi-scale residual blocks and, then, utilized them at one-dimensional (1D) multi-scale residual blocks. In this study, Landsat-5 satellite imagery acquired over the Gulf of Mexico was applied to evaluate the performance of the proposed method. The Overall Accuracy (OA) of the proposed method was more than 95%, and the Miss Detection (MD) and False Alarm (FA) rates were less than 5%, indicating its high potential for OSD. Moreover, it was observed that the proposed method had better performance compared to other OSD algorithms that were investigated in this study.
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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) | 0,000 | 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 découle