Monitoring of land-fast Sea ice in the West Antarctic using multi-sensor data and machine learning

Abstract

이 연구의 목적은 다중센서 자료와 기계학습 기법을 사용하여 전 남극 지역과 특히 서남극 지역에 집중하여 고착빙을 모니터링 하는 자동화된 기법을 개발하는 것이다. 고착빙의 기본 전제조건은 해빙농도가 거의 100%이며 해빙속도는 거의 0m/s라는 점이다. 이 전제들에 기반하여 다양한 위성 자료로부터 총 11개의 변수를 추출하였다. 11개의 위성기반 변수에 더하여 Fraser가 동남극 지역에 MODIS 자료를 사용하여 육안으로 직접 고착빙을 추출한 이전 연구 결과를 기준 자료로써 사용하였다. 규칙기반 기계학습 기법인 Random Forest를 이용하여 고착빙 분포를 지도화하고, 2002-2008년에 걸쳐 고착빙의 시계열 변화를 분석하였다.