Learnable Weight Graph Neural Network for River Ice Classification
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring river ice is crucial for planning safe navigation routes, with ice–water classification being one of the most important tasks in ice mapping. While high-resolutions satellite imagery, such as synthetic aperture radar (SAR), is well-suited to this task, manual interpretation of these data is challenging due to the large data volume. Machine learning approaches are suitable methods to overcome this; however, training the models might not be time-effective when the desired result is a narrow structure, such as a river, within a large image. To address this issue, we proposed a model incorporating a graph neural network (GNN), called learnable weights graph convolution network (LWGCN). Focusing on the winters of 2017–2021 with emphasis on the Beauharnois Canal and Lake St Lawrence regions of the Saint Lawrence River. The model first converts the SAR image into graph-structured data using simple linear iterative clustering (SLIC) to segment the SAR image, then connecting the centers of each superpixel to form graph-structured data. For the training model, the LWGCN learns the weights on each edge to determine the relationship between ice and water. By using the graph-structured data as input, the proposed model training time is eight times faster, compared to a convolution neural network (CNN) model. Our findings also indicate that the LWGCN model can significantly enhance the accuracy of ice and water classification in SAR imagery.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».