Machine Learning Based Estimation of Coastal Bathymetry From ICESat-2 and Sentinel-2 Data
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
Satellite technology is an efficient tool, which can provide valuable observations for coastal areas from space. Compared to conventional bathymetric surveying approaches, remote sensing based shallow water bathymetry retrieval methods have been widely used in recent years. Various empirical models have been proposed for deriving bathymetry of coastal shallow water, and prior topographic information is required to construct models. Traditional studies tend to select a cloud-free remote sensing image to map the coastal shallow water topography. As a result, in addition to the selection of empirical models, the high-quality remote sensing image and accurate prior topographic data are also of importance. This study aims to propose a method for mapping coastal shallow water bathymetry from multi-temporal remote sensing imagery. Here, Sentinel-2 imagery time series are composited to produce a clear image, which can effectively avoid the contamination of clouds, water turbidity and other noises. ICESat-2 lidar altimeter data that contain accurate underwater elevations are used to provide topographic information. Moreover, Sentinel-2 based multispectral information and ICESat-2 based topographic information are combined for the coastal bathymetry retrieval by five empirical models (i.e., linear band model, ratio band model, support vector machine, neural network, and random forest). This proposed method is tested in Dongsha Atoll in South China Sea, and achieve a good performance (training: RMSE: 0.97m±0.76m, MAPE: 4.07%±0.046%, R <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> : 0.90±0.14; validation: RMSE: 1.22m±0.43m, MAPE: 5.43%±0.035%, R <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> : 0.86±0.089). The comparison confirms that machine learning methods perform better than traditional methods, and the deep learning techniques can be further introduced in estimating shallow water bathymetry in the future, which is expected to achieve an excellent accuracy in bathymetry inversion.
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.
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