A comparison of Backscatter Intensity of Icebergs in C- and L-band SAR Imagery
Notice bibliographique
Résumé
Images from satellite Synthetic Aperture Radar (SAR) systems are widely used for iceberg monitoring. Normally, icebergs are detected in SAR images by utilizing constant false alarm rate (CFAR) filters, which compare each pixel or cluster of pixels against its background and adaptively set a threshold based on several assumptions regarding the statistical distribution of the background clutter. CFAR algorithms are currently being applied on images from the C-band SAR Sentinel-1 and RADARSAT missions by the operational ice services responsible for Canadian and Greenland waters. Previous studies have shown that imagery from wide-swath C-band SAR is unsuitable for detecting icebergs surrounded by sea ice, but other studies have indicated that icebergs in sea ice may be detected in high-resolution L-band SAR images. Additionally, it is well known that L-band SAR is less sensitive to sea surface roughness than C-band SAR. Therefore, a future operational L-band SAR mission is currently being investigated by the European Space Agency (ESA) since it is expected that L-band images are valuable complements to current C-band imagery for iceberg detection in areas with drift ice and in rough windy seas. In this project, we investigate the backscatter intensity contrast between icebergs and their surroundings using ALOS-2 PALSAR-2 (L-band) ScanSAR, and Sentinel-1 (C-band) extra wide swath imagery. The investigations are concentrated on SAR images from two test sites, one in the Labrador Sea, where we – for further analysis - identified 256 icebergs in open water, and another site in the region of Belgica Bank with 1013 icebergs embedded in fast ice. The investigation shows that the two SAR sensors performed similarly for the open water site, with a backscatter intensity contrast between icebergs and the background of 5-6 dB in both the HH and HV band. But for icebergs surrounded by sea ice, the contrast between icebergs and background at both C- and L-band is greatly reduced to around 2 dB for the HH channel and 4-5 dB for the HV channel. By further manually classifying the sea ice types around the icebergs, we show that the backscatter contrast between icebergs and background is similar at C- and L-band for icebergs embedded in smooth sea ice. However, for rough sea ice, the C-band contrast is decreasing, while remaining high at L-band. Our results indicate that L-band data will lead to better performance for detecting icebergs surrounded by sea ice.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».