Cross‐polarization geophysical model function for C‐band radar backscattering from the ocean surface and wind speed retrieval
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The wind speed sensitivity of cross‐polarization (cross‐pol) radar backscattering cross section (VH) from the ocean surface increases toward high winds. The signal saturation problem of VH, if it exists, occurs at a much higher wind speed compared to the copolarization (copol: VV or HH) sea returns. These properties make VH a better choice over VV or HH for monitoring severe weather. Combined with high spatial resolution of the synthetic aperture radar (SAR), the development of hurricane wind retrieval using VH is advancing rapidly. This paper describes a cross‐pol C‐band radar backscattering geophysical model function (GMF) with incidence angle dependence for the full wind speed range in the available data sets (up to 56 m/s). The GMF is derived from RADARSAT‐2 (R2) dual‐polarization (dual‐pol) ScanSAR modes with 300 and 500 km swaths. The proposed GMF is compared to other published algorithms. The result shows that the simulated VH cross section and the retrieved wind speed with the proposed GMF is in better agreement with measurements. With careful treatment of noise, the VH‐retrieved wind speeds may extend to mild or moderate conditions. The higher fraction of non‐Bragg contribution in VH can be exploited for analysis of surface wave breaking.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».