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Enregistrement W2003244310 · doi:10.1109/tgrs.2012.2201946

High-Precision Assessment and Calibration of Polarimetric RADARSAT-2 SAR Using Transponder Measurements

2012· article· en· W2003244310 sur OpenAlexafffund
R. Touzi, R.K. Hawkins, Stéphane Côté

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Waves and Remote Sensing
Établissements canadiensCanadian Space AgencyNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesCanadian Space Agency
Mots-clésCalibrationTransponder (aeronautics)Remote sensingSynthetic aperture radarComputer scienceCrosstalkPolarimetryPhysicsOpticsGeologyScattering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Independent assessment and calibration of polarimetric RADARSAT-2 (RS2) synthetic aperture radar (SAR) are conducted using “uncalibrated” data collected at various incidence angles (from 20°to 40°). Analysis of the response of a transponder deployed at HV and VH configurations permits high-precision measurement of RS2 antenna crosstalks. It is shown that the RS2 antenna is highly isolated (better than -32 dB) with crosstalks stable with incidence angle. A new calibration method based on transponder measurements is introduced. It is shown that the transponder calibration method removes almost completely the low antenna crosstalk with a residual crosstalk lower than -43 dB. Only one transmitter-receiver distortion matrix measured at a given incidence angle is required for accurate calibration of the 20 polarimetric modes of the RS2 SAR from 20°to 40°. Uncalibrated RS2 single-look complex (SLC) data with real and imaginary parts provided in 32-bit floating point are required for an effective application of the transponder calibration method. RS2 “calibrated” data are also considered for the assessment of the actual RS2 polarimetric calibration. It is shown that RS2 calibration meets comfortably the CEOS Cal-Val requirements with a residual crosstalk lower than -32 dB. The RS2 calibration accuracy does depend on the mode (i.e., incidence angle) with residual crosstalk that varies between - 32 and -43 dB. To assess the impact of the residual crosstalk on polarimetric applications, the RS2 data are recalibrated using transponder measurements. Each data set was processed four times with a different lookup table (LUT) to reconstruct the 32-bit floating-point data prior to the application of the transponder calibration method. It is shown that the recalibration may not be required for natural targets of relatively high HV backscattering (higher than - 26 dB), such as forests. Data recalibration improves significantly the accuracy of targets of low HV backscattering measurements, whereas like polarization (HH and VV) does not seem to be affected by the residual antenna crosstalk (-32 dB). Urban targets that manifest significant helicity scattering may have their like polarization affected and require data recalibration. However, RS2 data recalibration requires the deployment of a transponder (at HV and VH polarization) for each mode (i.e., incidence angle). Data symmetrization is introduced as a more convenient way to improve polarimetric RS2 data quality without the need to deploy transponders. It is shown that the symmetrization of the modes with the highest residual crosstalk significantly improves the calibration accuracy with a residual crosstalk lower than -37 dB. The latter is negligible as the RS2 noise floor of β°lies between -30 and -34 dB.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations58
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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