Modeling the turbulent trailing ship wake in the infrared
Notice bibliographique
Résumé
The sea surface turbulent trailing wake of a ship, which can be rather easily observed in the infrared by airborne surveillance systems, is a consequence of the difference in roughness and temperature between the wake and the sea background. We have developed a phenomenological model for the infrared radiance of the turbulent wake by assuming that the sea surface roughness is dependent upon the turbulent intensity near the sea surface. Describing the sea surface roughness with a Cox and Munk probability distribution function of slopes, we distinguish on the sea surface between the sea background and the turbulent wake by the variance of sea surface slopes, σCM2=constant and σTW2(x,y)≠constant. The latter dependence is assumed to be inversely proportional to the turbulent intensity of the wake, Urms(x,y). Given the incident solar, atmospheric, and sky infrared radiances, we calculate the reflected and emitted sea surface radiance from both the wake and the background. We compare the infrared contrast of the wake with infrared image data obtained in an airborne trial. Our predictions and the measurements agree very well in trend over a significant range of observer zenith angles. Our calculations reveal the strong dependence of the wake radiance on the observer zenith angle, allowing for positive and negative contrasts with the background.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».