Klimatmodeller som förutsäger polarisens beteende kräver noggranna mätningar av berggrunds-is- och isluftsgränserna i markgenomträngande radarbilder. Identifiera dessa funktioner utförs normalt för hand, som kan vara tråkig och fel benägna. Vi föreslår ett tillvägagångssätt för att automatiskt uppskatta lagergränser genom att betrakta denna uppgift som ett probabilistiskt inferensproblem. Vår lösning använder Markov-Chain Monte Carlo för att ta prover från den gemensamma fördelningen över alla möjliga lager konditionerade på en bild. Lagergränserna kan sedan beräknas från förväntan över denna fördelning, och konfidensintervall kan beräknas från variansen av proverna. Vi utvärderar metoden på 560 ekogram som samlats in i Antarktis, och jämför med en toppmodern teknik med avseende på handmärkta bilder. Dessa experiment visar en ca 50% minskning av felet för att spåra både berggrund och ytskikt.
Lee och Al. REF presenterar en mer exakt teknik som använder Gibbs provtagning från en ledfördelning över alla möjliga lager.
Estimating bedrock and surface layer boundaries and confidence intervals in ice sheet radar imagery using MCMC
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}