Investigating coincident L- and S-band ASAR imagery over Arctic sea ice
Notice bibliographique
Résumé
Our investigation into coincident L- and S-band ASAR (airborne synthetic aperture radar) imagery explored Arctic sea ice separability in the Beaufort Sea, particularly in light of the imminent launch of the NASA-ISRO Synthetic Aperture Radar (NISAR) mission. Our research has revealed an improved capability to separate i) multi-year and first-year sea ice at the S-band imagery, as well as ii) a higher separability within first-year sea ice classes at L-band imagery. We have also reported that wind-roughened melt ponds show a distinct signature in the S-band. Importantly, our machine learning algorithm has achieved higher accuracy in sea ice classification at the S-band than the L-band. These findings have significant implications for the future of sea ice research and operations using SAR imagery from the NISAR mission. • Airborne L- and S-band SAR imagery are investigated over sea ice in the Beaufort Sea. • Improved multi-year ice detection is found in S-band imagery. • L-band detects thinner sea ice classes with improved accuracy. • The S-band imagery shows a higher capability to detect wind-roughened newly formed lead. • The overall accuracy of sea ice mapping is higher at the S-band than at the L-band.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».