Notice bibliographique
Résumé
The Surface Water Ocean Topography (SWOT) mission launched in December 2022 started a new era of spatial altimetry and hydrology. Its objectives are to characterise ocean mesoscale and submesoscale circulation, and to characterise spatial and temporal variations in surface waters. Two types of topography data are generated: Low Rate (LR) data over the oceans, with a spatial resolution from 250 m to 2 km, and High Rate (HR) data over inland waters, with a spatial resolution from 10 to 60 m. The study of glaciated regions, whether located in the open ocean or inland, still represents major scientific and technical challenges. However, the groundbreaking performance of the SWOT mission could allow us to study them in detail. Indeed, already available SWOT data show the potential for detecting ice over continental areas as well as sea ice. This study develops an ice detection algorithm for lakes and rivers based on SWOT HR data. A first study showed the ability to discriminate between ice and water over lakes at the Swedish/Norwegian border using the Level 2 Pixel Cloud Product: by combining σ0, height and coherence information, water-filled cracks in ice layers (called leads) were detected. Based on these findings, segmentation algorithms were tested on a scene featuring lake Athabasca in Canada in May 2023, when the ice-cover started to break up in pieces. Unspervised machine learning algorithms were implemented, taking as input 2D images of σ0, height and coherence values. After some preprocessing steps, a Principal Component Analysis (PCA) followed by a clustering algorithm separates the points into several groups. Based on their σ0 and coherence values, each cluster in the image is classified as either ”ice” or ”water.” The output is a 2-D water and ice mask matching the sampling of the input products. In order to quantify the performance of each algorithm, a small dataset of hand-labelled Sentinel-2 optical images was created. The results of this study demonstrate the potential of SWOT data to detect ice. The existing algorithm should be refined in the future by adapting it to SWOT version D products and making it more robust to different ice and water conditions. The updated algorithm could then be used to train a Machine Learning model able to detect sea ice. Being able to detect ice both on the ocean surfaces and on inland waters is a key issue for numerous scientific and socio-economic topics.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».