Advances in extra wide-band multi-modal air/space-borne radar polarimetry, POL-IN-SAR imaging and its applications
Notice bibliographique
Résumé
Radar Polarimetry, Radar Interferometry and Polarimetric SAR Interferometry represent the current culmination in 'Microwave Remote Sensing' technology, but we still need to progress very considerably in order to reach the limits of physical realizability. Whereas with radar polarimetry the textural fine-structure, target orientation, symmetries and material constituents can be recovered with considerable improvement above that of standard 'amplitude-only' radar; by implementing 'radar interferometry' the spatial (in depth) structure can be explored. With Polarimetric Interferometric Synthetic Aperture Radar (POL-IN-SAR) imaging, it is possible to recover such co-registered textural and spatial information from POL-IN-SAR digital image data sets simultaneously, including the extraction of Digital Elevation Maps (DEM) from either Polarimetric (scattering matrix) or Interferometric (dual antenna) SAR systems. Simultaneous Polarimetric-plus-Interferometric SAR Imaging offers the additional benefit of obtaining co-registered textural-plus-spatial three-dimensional POL-IN-DEM information, which when applied to Repeat-Pass Image-Overlay Interferometry provides differential background validation and environmental stress-change information with highly improved accuracy. Then, by either designing multiple dual polarization antenna POL-IN-SAR systems or by applying advanced POL-IN-SAR image compression techniques, will result in 'POL-arimetric TOMO-graphic' (Multi-Interferometric) SAR or POL-TOMO-SAR imaging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».