Notice bibliographique
Résumé
The advantages of the synthetic aperture radar (SAR) have been well known among remote sensing data users since the launching of SEASAT in 1978. However, one of the major limiting factors has been the limited spectral resolution with only a single frequency and single polarization data, even from the most sophisticated space-borne SAR systems today. The AIRSAR system, developed by NASA (JPL) in the late 1980s and became fully operation in 1990, has been a unique and valuable tool for the investigators interested in multiple frequency fully polarimetric SAR experiments. The PACRIM-I experiment in selected Pacific Rim countries in 1996 was a great success and the current PACRIM-II is the successor of PACRIM-I. In view of the new space-borne SAR systems: ENVISAT (ESA) ALOS (Japan) and RADARSAT-II (Canadian Space Agency) planned for launching in the 2002 and 2003 time frames, are all polarimetric SAR systems, and it is not only timely but also essential for any remote sensing community to develop polarimetric SAR application capabilities. The Korean participants in PACRIM-II include both the AIRSAR research teams and MASTER hyperspectral research team. The main objectives of the Korean participation in PACRIM-II include establishment of scientific and engineering knowledge base for the polarimetric SAR technology, training of qualified graduate students, and developments of new polarimetric SAR applications. Science and engineering disciplines participating in the Korean PACRIM-II experiment included agriculture, archeology, land use, forestry, geography, geology, geohydrology, coastal science, oceanography, environmental applications, natural disaster monitoring and disaster management.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».