Unsupervised segmentation of synthetic aperture radar sea ice imagery using a novel Markov random field models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract—Environmental and sensor challenges pose difficulties for the development of computer-assisted algorithms to segment synthetic aperture radar (SAR) sea ice imagery. In this research, in support of operational activities at the Canadian Ice Service, images containing visually separable classes of either ice and water or multiple ice classes are segmented. This paper uses image intensity to discriminate ice from water and uses texture features to identify distinct ice types. In order to seamlessly combine image spatial relationships with various image features, a novel Bayesian segmentation approach is developed and applied. This new approach uses a function-based parameter to weight the two components in a Markov random field (MRF) model. The devised model allows for automatic estimation of MRF model parameters to produce accurate unsupervised segmentation results. Experiments demonstrate that the proposed algorithm is able to successfully segment various SAR sea ice images and achieve improvement over existing published methods including the standard MRF-based method, finite Gamma mixture model, and K-means clustering. Index Terms—Classification, cooccurrence probabilities, expectation–maximization (EM), Gamma distribution, intensity, K-means clustering, Markov random field (MRF), mixture model,
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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 | 0,000 |
| 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 ».