On evaluating the efficacy of air-borne synthetic aperture radar for detecting polar bears: A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Knowing the location of polar bears (Ursus maritimus) in their winter dens is crucial for minimizing disturbance during this critical period in their life cycle. Previous research has used Forward Looking Infrared (FLIR) technology to detect bear dens but has only achieved a detection accuracy of 45% for single flights. The thermal nature of FLIR means that some bears are never detected nor are detectable using FLIR. In this paper we explore the use of Synthetic Aperture Radar (SAR) as an alternative polar bear detection technology in a simple pilot study in Churchill, Manitoba, Canada, during October 2021. In this experimental study, we focused on the detection of polar bears on the surface in the SAR images. The result of this study can inform future efforts to proceed to den-detection experiments. In this study, we achieved a polar bear identification accuracy of 66%, albeit with a small sample size. Many of the challenges we encountered involved low signal-to-noise ratios and imprecise flight paths. Concurrent research from other parties shows that neural networks and other machine learning techniques can overcome these challenges to some degree, suggesting that SAR may be a promising candidate to become an effective tool for polar bear detection, particularly when coupled with other sensors such as FLIR.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».