Vertical structure of vegetated land surfaces from interferometric and polarimetric radar
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the estimation of parameters characterizing the vertical structure of vegetated land surfaces, from combined interferometric and polarimetric radar data. Physical models expressing radar observations in terms of parameters describing vegetated land surfaces are the foundation for parameter estimation techniques. Defining a general complex cross correlation enables the unified development of models for interferometry and polarimetry, including polarimetric interferometry. Three simple physical models in this paper express this complex cross correlation in terms of vegetation parameters: (1) a randomly oriented volume, (2) a randomly oriented volume with a ground return, and (3) an oriented volume. For the first two models the parameters include vegetation height, extinction coefficient, underlying topography, and another parameter depending on ground electrical properties and roughness. For the oriented volume, additional parameters depend on the refractivity, extinction coefficients, and backscattering characteristics of waves propagating along eigenpolarizations of the vegetation volume. The above models show that the interferometric cross‐correlation amplitude and the polarimetric {HHHH/VVVV} ratio both change by about 1% per meter of vegetation height change, for experimental conditions typical of airborne and spaceborne interferometric radars. These vertical‐structure sensitivities prompt a parameter estimation demonstration with two‐baseline TOPSAR interferometric and zero‐baseline polarimetric data from the Boreal Ecosystem‐Atmosphere Study (BOREAS) Southern Study Area in Prince Albert National Park, Saskatchewan, Canada. The demonstrations show the feasibility of measuring vegetation height to better than 4.2 m, underlying topography to better than 6.5 m, and the ratio of ground‐to‐volume power to better than 10%, using interferometry and polarimetry, coupled with parameter‐constraining assumptions, concerning the degree of surface roughness. This paper suggests that single‐baseline and multibaseline fully polarimetric interferometry have the potential to obviate the need for such assumptions, thereby making parameter estimation more robust, accurate, and realistic.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».