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Enregistrement W1505703574 · doi:10.5772/9105

Impact of Daily Melt and Freeze Patterns on Sea Ice Large Scale Roughness Features Extraction

2010· book-chapter· en· W1505703574 sur OpenAlexaff
E. Hudier, Jean-Sebastien Gosseli

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversité du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtraction (chemistry)Scale (ratio)Surface finishSea iceGeologyEnvironmental sciencePhysical geographyMaterials scienceClimatologyGeographyComposite materialCartographyChemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Results presented in section 4 and 5 underline the critical impact of wetness changes during spring time. With snow temperatures at the freezing point, any change in the snowatmosphere heat flux initiates melt or freezing in the top layer of the snowpack. While, within the snowpack, water content undergoes only slight variations over a 24 hours period, snow crystals within the top layer can turn from wet to dry overnight. More importantly, where an ice surface is exposed to the atmosphere, melt and freezing cause the cyclic development of a liquid film and a re-crystallized highly diffusive dry layer of snow, ice and air bubbles. As liquid water is removed, part of the microwave energy penetrates into this layer to be absorbed and scattered. The fact that the ridge network can completely vanish overnight emphasizes the importance of specular reflection on electro-magnetically smooth surfaces for the extraction of ridges. Surface roughness changes not only increase (or decrease) drastically the back-scattering from surfaces oriented perpendicularly to the SAR beam but also cause the back-scattered electromagnetic wave to be the result of an incoherent (or noncoherent) or coherent reflection. To explore furthermore the implications we need to clarify the concept of incoherence. In principle we measure the combined reflections from all scatterers within the scene which in term of physics is coherent summation. However, incoherence, in the literature, refers to the nature of the scene rather than to the physics of electro-magnetic waves. If the scene is viewed twice through the exact same geometry, the same speckle pattern should be observed (Raney, 1998). Conversely, due to the random distribution of individual scatterers, a slight change in the position of the satellite would give a totally different speckle pattern despite the fact that the statistics over the scene would remain unchanged. This is the incoherence nature of speckle which turns a mostly uniform area into a salt an pepper image. On the other hand, coherent specular reflection describes a highly correlated phase structure within part of a scene, which implies that multiple measurements from this same scene would reveal the presence of a specular reflector. This requires that the satellite position remains the same in order for the relative geometry of the SAR beam angle and target to be about the same. Polarimetric SAR are systems that acquire two simultaneous images (HH and VV) of a same scene. While the geometry of the relative positions of the satellite and scene are unchanged, the physics of coherent summation from multiple scatterers implies that the two images would show a different speckle pattern. Conversely, the nature of specular coherent reflection implies that a specular reflector would be pinpointed on both images. It follows that the cross-correlation of single look HH and VV channels could help filter bright pixels generated by speckled coherent summation while revealing the pressure ridge network.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,515
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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