Ocean Surveillance with Polarimetric SAR
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉUne mission clé du ministère de la Défense nationale consiste à assurer la surveillance des eaux canadiennes. Pendant très longtemps, cette tâche a été accomplie grâce à un agencement de vols de patrouille du CP-140 et de rapports de navires de guerre. Récemment, on a prospecté l'utilisation de satellites commerciaux tels que RADARSAT-1 pour la détection de navires. Les futurs satellites commerciaux tels que ENVISAT et RADARSAT-2 auront des modes à polarisation double et à polarisation quadruple. L'exploitation polarimétrique des données SAR permet éventuellement d'obtenir de l'information sur la structure d'une cible. On s'attend à ce que cette information améliore les capacités de détection d'images SAR de navires. Le présent document fait rapport des résultats de plusieurs techniques polarimétriques appliquées à la détection de navires. On a également effectué une étude approfondie de la détectabilité relative des navires dans le cas des canaux à polarisation orthogonale et des canaux copolaires. Les résultats obtenus des méthodes entièrement polarimétriques, comparés à ceux des canaux simples indiquent une meilleure capacité de détection de navires. Comme les résultats présentés ici le montrent, une méthode fournit des renseignements structuraux qui conviennent à la classification. Les cas où des signaux saturés affaiblissent la détection polarimétrique sont analysés.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 découle