Impact of Orthorectification on Simulated Compact Polarimetric RCM Data With Accurate Lidar DSM
Notice bibliographique
Résumé
Orthorectification using digital terrain models is a key issue for polarimetric complex synthetic aperture radar (SAR) data because resampling the complex data can corrupt the polarimetric phase, mainly in terrain with relief. Orthorectification will be also a sensitive issue with the compact polarimetric data of the future Canadian Radar Constellation Mission (RCM) sensor to be launched in 2018. Two orthorectification methods for the complex SAR data are thus proposed and compared: performing polarimetric processing in the image space before the geometric processing or in the ground space after the geometric processing. RCM compact polarimetric data using the requirements of the very high resolution (VHR) mode were simulated at the Canada Centre for Mapping and Earth Observation from fine-quad Radarsat-2 data acquired with different look angles over a hilly relief study site. Quantitative evaluations between the two methods, using a basis-invariant parameter (the entropy), were thus performed to evaluate the impact of orthorectification on the simulated VHR RCM data. To avoid the propagation of elevation errors into the final error budget, an accurate lidar digital surface model was used in the orthorectification. The results demonstrated that the oversampling and the noise floor that is used to generate the simulated VHR RCM data are the main factors, which corrupted the simulated VHR RCM data during its orthorectification with the ground-space method.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».