[Full Picture] Comparison of ice/water classification in Fram Strait from C- and L-band SAR imagery | Annals of Glaciology

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Comparison of ice/water classification in Fram Strait from C- and L-band SAR imagery | Annals of Glaciology | Cambridge Core

Source: cambridge.org

Appears moderately imbalanced

Summary Analysis Research

Article summary:

1. 本文提出了一种基于C和L频段双极化合成孔径雷达数据的冰/水分类算法，并对两个不同频率进行了比较，以探索使用多频数据是否能够改善分类结果。

2. 该算法基于共和异极化回波强度以及自相关作为纹理特征，通过神经网络将图像特征映射到冰/水分类。

3. 通过该算法可以生成准确的冰/水地图，两个频带的分类效果总体上十分一致；C频带可以可靠地重新生成冰边界的轮廓，而L频带在内部薄冰/平静水区有其优势。

Article analysis:

本文是一项关于使用C-band和L-band SAR影像来对Fram Strait中的冰/水进行分类的实证性工作。文章中使用了神经网络来映射图像特征与冰/水分布之间的关联，并将此方法应用于Fram Strait中实测数据。

本文存在一定的可信度问题。文章中使用的SAR影像时间差异会导致在MIZ中出现差异；此外，met.no ice-charts 和AMSR-2 radiometer数据也存在一定的误差。此外，文章中也未考虑风、海浪、海雾、大气条件、天气情况、航行速度、航行方向、航行时间以及船舶性能之间对SAR影像影响的影响。

此外，本文也存在一定的片面性。例如：文章中未考虑不同SAR传感器之间存在差异所带来的影响; 此外, 文章也未考虑不同时间上SAR影像之间存在差异所带来的影

Topics for further research:

SAR传感器之间的差异；不同时间上SAR影像之间的差异；风、海浪、海雾、大气条件、天气情况、航行速度、航行方向、航行时间以及船舶性能对SAR影像的影响； Fram Strait中MIZ的差异； Met.no ice-charts和AMSR-2 radiometer数据的误差；神经网络映射图像特征与冰/水分布之间的关联。