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Article summary:
1. 本文提出了一种基于神经网络（NN）的算法和贝叶斯算法来分类ENVISAT合成孔径雷达（SAR）图像中的海冰。
2. 为了区分多年冰（MYI）、变形的一年冰（FYI）（DFYI）和水平FYI（LFYI）以及开水/小冰片之间的差异，除了反射系数外还需要使用图像特征。
3. 在中央北极地区对20张SAR图像进行分析时发现最有信息量的特征是相关性、惯性、聚类显著性、能量、同质性和熵以及图像亮度的三四个中心统计量。
Article analysis:
本文是一项关于ENVISAT合成孔径雷达图像中海冰分类方法的实验性文章。作者通过使用神经网络-based 算法以及Bayesian 算法来对ENVISAT SAR 图像中海冰进行分析。
此文章存在一定的潜在偏见。作者将大部分时间用来介绍不同方法而不是实际应用这些方法来评估海冰分布情况。此外, 文章也未能充分考虑其他影响海冰形态的因子, 例如气温, 海水体温, 海水体盐度, 风力, 海浪, 等。此外, 作者也未能考虑不同季节对海冰形态的影响, 这也是影响海冰形态重要因子之一。
此外, 文章也存在片面报道问题。作者将大部分时间用来介绍不同方法而不是实际应用这些方法来评估海冰分布情况。此外, 作者也未能充分考虑其他影响海冰形态的因子, 例如气温、风力、海水体盐度、海水体温、风力、海浪、光强度以及天气情况。
此外, 本文也存在无根据主张问题: 作者声明神经