Extraction of wind speed from high frequency ground wave radar oceanic backscatter
Notice bibliographique
Résumé
The ability to remotely sense ocean winds has numerous research and commercial applications. High Frequency radar operating in ground wave mode has proven itself to be an effective means of remotely sensing the ocean surface. This is because at the typical operating frequencies (3-30 MHz), the radar signal can travel very large distances. Also, wavelengths in this band interact closely with the most energetic ocean waves. The problem that is dealt with in this thesis is the extraction of the wind speed blowing over a radar-illuminated patch of ocean. -- The Doppler spectra of the returned radar signal contain a wealth of oceanographic information. This is owing to the various complex electromagnetic scattering mechanisms. The radar cross section of the ocean surface that results has many salient features that can be used to extract particular ocean parameters. Based on the existing HF radar theory, an expression is derived that extracts the peak frequency of the ocean spectrum from the radar cross section. This spectral peak frequency is then linked to oceanographic models which dictate the growth of an ocean spectrum to a given wind condition. -- The models are applied to simulated noisy data. In addition, appropriate signal processing techniques are applied to mitigate the effects of noise and to improve the robustness of the models. Finally, the models are applied to sample HF radar data provided by Rutger's University. This data was obtained from a Coastal Ocean Dynamics Applications Radar (CODAR) operating in Breezy Point, NY. The results are then compared to ground truth data provided by the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) from a weather station located in the vicinity of the illuminated patch of ocean.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».