Assessing regression-based deep learning for river ice estimation from drone images
Notice bibliographique
Résumé
The concentration of frazil ice, crucial to the development of river ice covers and the numerical modeling of ice cover development, is challenging to measure in situ. Remote sensing using deep neural networks on images of frazil drift ice taken from drone is promising but faces challenges due to limited annotated datasets and difficulty in visually distinguishing ice types and boundaries. In this work, a method for acquiring and processing optical drone river ice images was developed to estimate the concentration of frazil drift ice, mostly in frazil slush form. Drone images were acquired on four mesoscale rivers (widths of ≈ 30 to 100 m) situated in the south of the Province of Quebec, Canada during the 2022–2023 and the 2023–2024 winter. A first Convolutional Neural Network was trained to perform an initial classification. This Convolutional Neural Network, the static ice model, was trained to segment the images in four classes: water, static ice, trees above water and other. Despite a few minor classification errors, the model was used to estimate the extent of static ice cover. Once the initial classification was made, the frazil drift ice concentration was estimated by taking into account only the flow zone. To do so, two Convolutional Neural Networks were trained with the same dataset but annotated with two different techniques: semantic segmentation and regression. Following the analysis of the results, it was concluded that regression is highly promising for estimating frazil drift ice concentration, particularly when the ice is in slush form and at high concentrations. The differences between the concentrations obtained using this method and those obtained manually are quite small (between 0 % and 2.2 %). With the same annotation effort as regression, the segmentation technique shows higher deviations (between 0.1 % and 9.4 %). The segmentation trained model encounters challenges in accurately identifying water areas surrounded by frazil and tend to extend frazil boundaries beyond their actual limits, which lead to an overestimation of the frazil drift ice concentration. These results confirm the potential of using drone imagery to train a regression-annotated Convolutional Neural Network for estimating frazil surface concentration in mesoscale rivers.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».