Polarimetric Decompositions of Temperate Wetlands at C-Band
Notice bibliographique
Résumé
C-band SAR is well established as a useful sensor for water resources applications. It is commonly accepted that the backscatter from wetlands that consist of many emergent stems over open water (swamps and marshes) is dominated by a double-bounce scattering mechanism. However, recent observations with fully polarimetric data from Radarsat-2 over the extensive wetlands of the Everglades and numerous small wetlands in Ontario appear to be inconsistent with this interpretation of the backscatter physics. In this paper, we use several forms of polarimetric analysis and decomposition. All of these indicate that the backscatter from small marshes and swamps in Ontario is dominated by polarimetric characteristics normally attributed to the odd-bounce mechanism. This anomalous result might be explained as a consequence of changes in the double-bounce reflectance properties of vegetation as a function of the incidence angle. However, detailed electromagnetic backscatter modeling will be needed to provide a more complete and reliable understanding of the details of backscattering from wetlands with emergent vegetation. Additional observational and theoretical work will be required to document and understand the unusual results we report here. If these results are substantiated, the SAR community must re-interpret the generally accepted meanings of the popular decomposition variables, and introduce new terminology to describe them. This would lead to an improved understanding of the backscatter physics and better use of polarimetric SAR for wetland management applications.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».