The sea surface temperature climate change initiative: Alternative image classification algorithms for sea-ice affected oceans
The sea surface temperature climate change initiative: Alternative image classification algorithms for sea-ice affected oceans
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海面温度气候变化倡议：受海冰影响的海洋的替代图像分类算法
DOI：
10.1016/j.rse.2013.11.022
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发表时间：
2015
影响因子：
13.5
通讯作者：
Bulgin C
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bulgin C
我们提出了一种贝叶斯图像分类方案，用于区分高纬度地区的云、晴空和海冰观测，以改进对无冰海洋上晴空区域的识别，以进行海表温度反演。我们使用高级沿轨扫描辐射计 (AATSR) 数据根据手动分类的数据集验证图像分类。与高纬度地区 ATSR 气候再处理 (ARC) 项目中使用的仅最低点云清除版本相比，使用近红外纹理特征的三向分类方案将分类器准确度提高了 9.9%。三向分类给出了相似数量的云和冰场景被错误分类为晴朗的情况，但正确识别的晴空情况明显增多（89.9%，而 ARC 为 65%）。我们还展示了贝叶斯图像分类器的潜力，包括来自 0.6 μm 通道的信息，用于海冰范围和冰面温度检索，正确识别了 77.7% 的冰景，总体分类器准确度为 96%。
We present a Bayesian image classification scheme for discriminating cloud, clear and sea-ice observations at high latitudes to improve identification of areas of clear-sky over ice-free ocean for SST retrieval. We validate the image classification against a manually classified dataset using Advanced Along Track Scanning Radiometer (AATSR) data. A three-way classification scheme using a near-infrared textural feature improves classifier accuracy by 9.9% over the nadir only version of the cloud clearing used in the ATSR Reprocessing for Climate (ARC) project in high latitude regions. The three-way classification gives similar numbers of cloud and ice scenes misclassified as clear but significantly more clear-sky cases are correctly identified (89.9% compared with 65% for ARC). We also demonstrate the potential of a Bayesian image classifier including information from the 0.6 μm channel to be used in sea-ice extent and ice surface temperature retrieval with 77.7% of ice scenes correctly identified and an overall classifier accuracy of 96%.
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