Accuracy of Surface Water Maps Derived from Radar Satellite Imagery Compared to Multispectral Satellite Imagery
Notice bibliographique
Résumé
Optical and radar remote sensing are both used to map surface water features. Since use cases range considerably in the literature between applications, a direct comparison is warranted to assess how well each perform in a wide range of geographic settings using a range of classification methods. Thus, surface water maps generated from Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (S1SAR) and Sentinel-2 Multispectral Instrument (S2MSI) imagery were compared across four machine learning techniques and eight diverse image areas in Canada. Additionally, the polarizations and multispectral bands were varied to understand their effect. The results were validated using high resolution satellite imagery, and analysis of variance was calculated. S2MSI consistently produced higher accuracy surface water maps compared to S1SAR. Contrary to previous understanding, the cross-polarization did not produce significantly more accurate surface water maps than like-polarization, and the same was true for dual and single polarization. The introduction of an additional band of multispectral imagery improved accuracy significantly. In flooded conditions, dual polarization produced the best results, and for the detection of ice, cross-polarization produced the best results. These findings will increase the quality and efficient generation of surface water maps for water resource management, climate change impact studies, and other disciplines.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».