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Enregistrement W1975561768 · doi:10.5194/isprsarchives-xxxix-b7-91-2012

AIRBORNE X-HH INCIDENCE ANGLE IMPACT ON CANOPY HEIGHT RETREIVAL: IMPLICATIONS FOR SPACEBORNE X-HH TANDEM-X GLOBAL CANOPY HEIGHT MODEL

2012· article· en· W1975561768 sur OpenAlexaff
M. Lorraine Tighe, Douglas J. King, Heiko Balzter, A. Bannari, Heather McNairn

Notice bibliographique

Revue˜The œinternational archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences/International archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSynthetic Aperture Radar (SAR) Applications and Techniques
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of OttawaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterferometric synthetic aperture radarCanopyRemote sensingVegetation (pathology)Synthetic aperture radarEnvironmental scienceShuttle Radar Topography MissionTree canopySatelliteRadarRange (aeronautics)MeteorologyGeographyDigital elevation modelComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. To support international climate change mitigation efforts, the United Nations REDD+ initiative (Reducing Emissions from Deforestation and Degradation) seeks to reduce land use induced greenhouse gas emissions to the atmosphere. It requires independent monitoring of forest cover and forest biomass information in a spatially explicit form. It is widely recognised that remote sensing is required to deliver this information. Synthetic Aperture Radar interferometry (InSAR) techniques have gained traction in the last decade as a viable technology from which vegetation canopy height and bare earth elevations can be derived. The viewing geometry of a SAR sensor is side-looking where the radar pulse is transmitted out to one side of the aircraft or satellite, defining an incidence angle (θ) range. The incidence angle will change from near-range (NR) to far-range (FR) across of the track of the SAR platform. InSAR uses image pairs and thus, contain two set of incidence angles. Changes in the InSAR incidence angles can alter the relative contributions from the vegetation canopy and the ground surface and thus, affect the retrieved vegetation canopy height. Incidence angle change is less pronounced in spaceborne data than in airborne data and mitigated somewhat when multiple InSAR-data takes are combined. This study uses NEXTMap® single- and multi-pass X-band HH polarized InSAR to derive vegetation canopy height from the scattering phase centre height (hspc). Comparisons with in situ vegetation canopy height over three test sites (Arizona-1, Minnesota-2); the effect of incidence angle changes across swath on the X-HH InSAR hspc was examined. Results indicate at steep incidence angles (θ = 35º), more exposure of lower vegetation canopy structure (e.g. tree trunks) led to greater lower canopy double bounce, increased ground scattering, and decreased volume scattering. This resulted in a lower scattering phase centre height (hspc) or a greater underestimation of vegetation canopy height given by the single-pass X-HH InSAR data. The opposite effect occurs in the far range (θ = 55º), an increase in volume scattering resulted in more accurate vegetation canopy heights when compared to in situ measurements. These findings indicate that incidence angle corrections should be applied to airborne X-HH single-pass InSAR. In contrast, NEXTMap X-HH (multi-pass data) hspc data experienced little or no effect of incidence angle, possibly because NEXTMap is an aggregation of multi-pass flight line strips, which averages data over several incidence angles. These results may aid in the understanding of potential incidence angle effects in Astrium spaceborne Tandem-X data, which will have global digital surface elevation coverage by 2015.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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