Thirty years of satellite derived bathymetry – The charting tool that hydrographers can no longer ignore
Notice bibliographique
Résumé
Thirty years after being introduced into national chart series, Satellite Derived Bathymetry (SDB) charts are still struggling to be recognised as valid navigation documents, capable of meeting the level of confidence required by the S-44 IHO standards for hydrographic surveys. The advent of new generation satellite constellations, such as Sentinel-2*, provide improved geolocation and, thanks to higher revisit frequency, an almost unlimited capacity to detect natural dangers visible from space within the limits of the sensing instruments. Thus, this negative vision of SDB must change. Written by Hydrographers, this article aims to provide a scientific background adapted to practical Hydrography; introduce the notion of “Perfect Image”, first mentioned at the International Hydrographic Remote Sensing workshop (Ottawa, September 2018); and rehabilitate older concepts such as Depth of Penetration (DOP), which make SDB an incomparable instrument to chart the World’s shallow waters (Fig. 1). Here, “incomparable” does not mean “perfect”, as there are limits to SDB capacity to detect and quantify bottom structures that will be detailed later. *The frequent mention of Sentinel-2 should not lead the reader to believe that the authors are focussing on this constellation. The intention is to show how satellite hydrography has evolved naturally from exploiting unique images to processing large collections that provide ever-improved information, the latest example happening to be Sentinel-2.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».