多冰图不确定性感知海冰类型制图
原文标题：Uncertainty-Aware Sea-Ice Type Mapping with Multiple Ice Charts
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研究量化海冰发展阶段（SoD）制图中的两类不确定性：来自不同冰情服务独立标注的标注者间标签不确定性，以及模型自身的不确定性。实验表明，融合多标注者信息的软监督可提升模型不确定性与标注分歧的相关性，在冰边缘 0–10 公里范围内相关性达 0.704。蒙特卡洛 dropout 提供最佳校准置信度，期望校准误差为 0.050。
- 问题
- 海冰发展阶段制图中，多标注者标签分歧与模型不确定性未被量化。
- 方法
- 分别量化标注者间标签不确定性与模型不确定性，并用软监督融合多标注者信息。
- 结果
- 冰边缘 0–10 公里内模型不确定性与标注分歧相关性达 0.704，蒙特卡洛 dropout 期望校准误差 0.050。
- 影响
- 为海冰制图等高风险遥感任务提供不确定性感知训练范式，提升模型可信度。
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