Multi-temporal radar backscattering measurements and modelling of rice fields using a multi-frequency (L, S, C, and X) scatterometer
Notice bibliographique
Résumé
This article presents the backscattering coefficients of rice fields obtained using an L-, S-, C-, and X-band scatterometer system during the growth period for a rice field. The system has full-polarizations (VV, VH, HV, and HH) and can view various incidence angles (0°~90°) and azimuth angles (0°~360°). The field measurements were performed in Qionglai County of Chengdu (China) during the 2009 rice-growing season. The rice parameters, including biomass, leaf area index (LAI), and canopy structure, were also measured experimentally in the field. The results indicate that the backscattering coefficients are sensitive to the biomass and LAI. Combined with the rice parameters, the scattering properties of rice growth are analysed using the Monte Carlo model, which relies on a realistic description of the rice, enhancing the backscattering and clustering effects of the scatterers. The model is also improved using more realistic growth characteristics of rice to obtain accurate statistics for the backscattering coefficients, including the random tilt angle of rice stems and the probability density function (PDF) of rice leaves. The modelling results agree quite well with the field measurements of rice backscattering.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».