Segmentation and Classification of Pléiades Satellite Imagery for Complex Shoreline Proxy Delineation in the Western Canadian Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Clark, A.; Moorman, B.; Whalen, D., and Vieira, G., 2025. Segmentation and classification of Pléiades Satellite imagery for complex shoreline proxy delineation in the Western Canadian Arctic. Journal of Coastal Research, 41(3), 391–408. Charlotte (North Carolina), ISSN 0749-0208. Permafrost coasts are vulnerable to the effects of climate change, including above average warming in the Arctic, sea-level rise, and changes to sea-ice extent and duration. As a result, coastal erosion represents a prominent hazard that impacts communities and habitats locally, but it also potentially releases significant amounts of organic carbon that are consequential to understanding global greenhouse gas emissions, which requires appropriate quantification and monitoring. The extent and complexity of Arctic coasts represent a challenge for effective broad-scale monitoring using traditional methods of manual coastline delineation. In this study, an alternative to manual coastline delineation is presented using object-based image analysis to classify very high resolution Pléiades satellite imagery (0.5 m/pixel) scenes and subsequently extract two common coastline proxies, the tundra line and waterline.This study focused on three large, varied, coastal stretches in the Western Canadian Arctic: the Yukon North Slope, Tuktoyaktuk Peninsula, and Darnley Bay coasts. Twenty-five (25) images were classified with high accuracy (92% average), while the majority of extracted coastline proxies were within 3.0 m of the reference features and in many scenarios had accuracies better than 1.5 m, which is comparable to expected digitizing error, or loss of accuracy, associated with the variance of repeated shoreline digitization of the same coastal extent. This work presents an important step towards broad-scale Arctic coastal change monitoring and quantification through semi-automated classification and feature extraction techniques, which will also enhance contextual information useful in conducting richer Arctic coastal erosion studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».