Onboard Real-Time Absolute Radiometric Calibration for Thermal Infrared Channels of Chinese Geostationary Meteorological Satellites
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Forty-one cloud-free images of Qinghai Lake (QHL) in China and the corresponding digital numbers (DNs) of FengYun-2C (FY-2C) at 0000, 0600, 1200, and 1800 UTC from 1 July to 30 September 2005 are analyzed. The corresponding surface water temperatures of QHL measured by the automated hydrometeorological buoy (AHMB) system and the atmospheric profiles over QHL from the National Centers for Environmental Prediction (NCEP) reanalysis data are inputted into the atmospheric transfer model MODTRAN3.7 to calculate the entrance pupil radiance and brightness temperatures for thermal infrared (TIR) channels of FY-2C. Then, the absolute radiometric calibration coefficients of FY-2C, which are used to calculate the equivalent blackbody (EBB) temperatures TEBB, are calculated by comparing the entrance pupil radiance and brightness temperatures with the corresponding DNs. In addition, the temperatures of onboard blackbody (OBB) TOBB, primary, secondary, refraction, and calibration mirrors on the multichannel scanning radiometer (MSR) of FY-2C are detected remotely. Based on the linear correlation between TEBB − TOBB and temperatures of various mirrors, the transform equations from TOBB to TEBB are developed. Finally, the onboard real-time absolute radiometric calibration for TIR channels of geostationary meteorological satellite FY-2C is implemented with an uncertainty of about 1.5 and 2.1 K for TIR 1 and TIR 2 of FY-2C, respectively.
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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 | 0,000 | 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 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 ».