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Enregistrement W2026203433 · doi:10.1080/01431160802555879

Speed ambiguity in hurricane wind retrieval from SAR imagery

2009· article· en· W2026203433 sur OpenAlexafffund
Hui Shen, Yijun He, William Perrie

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Remote Sensing · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Waves and Remote Sensing
Établissements canadiensBedford Institute of Oceanography
Organismes subventionnairesEuropean Space AgencyCanadian Space AgencyChinese Academy of SciencesNational Science Foundation
Mots-clésWind speedSynthetic aperture radarRemote sensingStormRange (aeronautics)Maximum sustained windRadarWind directionAmbiguityMeteorologyComputer scienceEnvironmental scienceGeologyGeographyWind gradientTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Under strong ocean surface wind conditions, the normalized radar cross section of synthetic aperture radar (SAR) is dampened at certain incident angles, compared with the signals under moderate winds. This causes a wind speed ambiguity problem in wind speed retrievals from SAR, because two solutions may exist for each backscattered signal. This study shows that the problem is ubiquitous in the images acquired by operational space‐borne SAR sensors. Moreover, the problem is more severe for the near range and range travelling winds. To remove this ambiguity, a method was developed based on characteristics of the hurricane wind structure. A SAR image of Hurricane Rita (2005) was analysed to demonstrate the wind speed ambiguity problem and the method to improve the wind speed retrievals. Our conclusions suggest that a speed ambiguity removal algorithm must be used for wind retrievals from SAR in intense storms and hurricanes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,476

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations37
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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