Estimation of sea surface temperature using passive microwave satellite imagery
Notice bibliographique
Résumé
Sea surface temperature (SST) is routinely estimated from space by infrared radiometers, but only where the ocean surface is cloud free. Thermal radiation at microwave frequencies however is much less likely to be blocked by cloud. Spaceborne passive microwave imagers can, in principle, use this radiation to estimate SST under a much wider range of atmospheric conditions than can infrared radiometers. It has been generally acknowledged that the range of microwave frequencies measured by the SSM/I sensor is not well suited to this purpose. In spite of this, we have devised a model for estimation of SST from SSMA data, using band differences and derived geophysical parameters. We tested the model using data collected in May and June 2001 in a region of the north-west Atlantic Ocean from the central Grand Banks across the Gulf Stream to the northern Sargasso Sea. Temperatures in the region varied from 2/spl deg/C to 23/spl deg/C. The model was calibrated with concurrent AVHRR and SSM/I imagery, and validated against an independent set of AVHRR-SSM/I image pairs. The model reproduced the AVHRR SST values with a mean difference of close to 0 degC, and a standard deviation of /spl plusmn/2.5 degC. The strength of gradients and the direction of isotherms were reproduced very well by the model. These quantities were estimated consistently through cloud, in regions where AVHRR estimates were not possible. The model could not make an estimate of SST however in regions where cloud liquid water was present. Even though the model can provide a reliable estimate of SST from SSM/I in this region in most weather conditions, it has probably a bit too much scatter to be considered as a stand-alone system. SSM/I estimated SST fields however may provide useful input for interpolation systems working to create SST fields from sparse buoy data, or from time sequences of cloud filled AVHRR imagery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».