Identification of River Ice Types on the Peace River using RADARSAT-1
Notice bibliographique
Résumé
The winter regime of the Peace River in northern British Columbia and Alberta is a determining factor for the operation of BC Hydro's Williston Reservoir. Therefore, several Fine Beam RADARSAT-1 SAR satellite images were acquired in winter / spring 2000 and 2001, and analyzed for ice types and ice-front locations. Video footage of the ice conditions on the Peace River was obtained from aerial ice observations that were conducted simultaneously with the image acquisitions. The analysis of the images was done 1) visually and 2) using an Unsupervised Fuzzy K-means Classification. By visually analyzing the images, several river ice features could be identified, including frazil pans, frazil floes, shore ice composed of frazil slush, melting ice, and brash. Juxtaposed and secondary consolidated ice could be distinguished relative from each other. Under most conditions encountered in this study, the location of the ice front coincided with the head of the complete ice cover, and was, therefore, discernible from the SAR images. Ambiguities arose from open water and freeze-over border ice. By comparison, the Unsupervised Classification broke the data into four classes, which represent river signatures ranging from open water to ice with a strong radar return. No physically existing ice types could be assigned to the three categories representing ice features. However, the spatial distribution of ice features closely matches the visible ice types on the river. User interpretation is required to derive ice types from the classification maps. This study suggests that the visual analysis of SAR imagery is very powerful for river ice type classifications, but that more effort needs to be made to further develop automated river ice classification techniques. 1.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».