SAR deep learning sea ice retrieval trained with airborne laser scanner measurements from the MOSAiC expedition
Notice bibliographique
Résumé
Automated sea ice charting from synthetic aperture radar (SAR) has been researched for more than a decade, and we are still not close to unlocking the full potential of automated solutions in terms of resolution and accuracy. The central complications arise from ground truth data not being readily available in the polar regions. In this paper, we build a data set from 20 near-coincident x-band SAR acquisitions and as many airborne laser scanner (ALS) measurements from the Multidisciplinary drifting Observatory for the Study of Arctic Climate (MOSAiC), between October and May. This data set is then used to assess the accuracy and robustness of five machine-learning-based approaches by deriving classes from the freeboard, surface roughness (standard deviation at 0.5 m correlation length) and reflectance. It is shown that there is only a weak correlation between the radar backscatter and the sea ice topography. Accuracies between 44 % and 66 % and robustness between 71 % and 83 % give a realistic insight into the performance of modern convolutional neural network architectures across a range of ice conditions over 8 months. It also marks the first time algorithms have been trained entirely with labels from coincident measurements, allowing for a probabilistic class retrieval. The results show that segmentation models able to learn from the class distribution perform significantly better than pixel-wise classification approaches by nearly 20 % accuracy on average.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».