MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W175825111

Evaluation of Simulated RADARSAT-2 Polarimetry Products

2007· article· en· W175825111 sur OpenAlexaboutno aff
P.W. Vachon

Notice bibliographique

RevueDefense Technical Information Center (DTIC) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSynthetic Aperture Radar (SAR) Applications and Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolarimetryRemote sensingSynthetic aperture radarComputer scienceRadarRadar imagingGeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report presents an evaluation of simulated RADARSAT-2 polarimetry products. The RSAT2SIMU software developed by MDA simulates RADARSAT-2 products from Environment Canada (EC) CV-580 synthetic aperture radar (SAR) single-look complex (SLC) data by increasing the noise floor and degrading the image resolution. The evaluation includes observations of the reduction in the probability of missed detection for polarimetric relative to single channel radar operation for ship detection, and the potential benefit of polarimetric target decomposition to generate ship target classification features and to segment the ship target of interest from the ocean background. A main recommendation is to develop algorithms that combine all information available from polarimetric signature analysis methods to aid in ship classification. The results show that the ship detection and target classification methods developed using airborne polarimetric data can potentially be applied to RADARSAT-2 data.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,246 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDefense Technical Information Center (DTIC)Même sujetSynthetic Aperture Radar (SAR) Applications and TechniquesTravaux en français237 207