Evaluating ALOS-PALSAR for Ice Monitoring - What Can L-band do for the North American Ice Service?
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Ice Service (CIS), the U. S. National Ice Center (NIC), and the International Ice Patrol (IIP), partners in the North American Ice Service (NAIS), have individually and jointly used airborne and spaceborne synthetic aperture radar data extensively for almost three decades in their daily ice monitoring operations. SAR's unique ability to penetrate clouds and weather make these data invaluable to the NAIS' efficient environmental stewardship and safe operation in Canadian and U. S. waters. Since 1992, solely C-Band satellite radar has been in use as operational SAR missions such as ERS 1 & 2, RADARSAT-1, and Envisat ASAR have selected it as the band of choice. With the launch of RADARSAT-2 on December 2007 and approved plans for Sentinel-1, the NAIS intends to continue utilizing C-Band data in its daily operations. However, it is important to understand the unique and complementary capabilities of other SAR bands. The January 2006 launch of the JAXA ALOS satellite and present availability of L-band SAR data from its PALSAR instrument provides a unique opportunity to assess L-band data for application to ice monitoring. ALOS/PALSAR availability also provides the potential for examining the synergies between L-Band data and C-Band data available from the current and planned C-Band missions. The existing literature suggests that the use of different frequencies could be advantageous in certain ice conditions, which is of interest to the NAIS because of the vastness of the geographical area monitored annually and the associated variations in ice regimes and conditions.
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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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».