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Enregistrement W2083256605 · doi:10.5194/isprsarchives-xl-1-w3-225-2013

Evaluation of Radar Backscattering Models IEM, OH, and Dubois using L and C-Bands SAR Data over different vegetation canopy covers and soil depths

2013· article· en· W2083256605 sur OpenAlexaff
S. Khabazan, Mahdi Motagh, Mehdi Hosseini

Notice bibliographique

Revue˜The œinternational archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences/International archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadarVegetation (pathology)Remote sensingBackscatter (email)Surface roughnessC bandEnvironmental scienceSoil scienceCanopyScatteringWater contentGeologyGeotechnical engineeringGeographyMaterials sciencePhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Several algorithms have been proposed in the literature to invert radar measurements to estimate surface soil moisture. The objective of this paper is to compare the performance of the most common surface back scattering models including the theoretical integral equation model (IEM) of Fung et al. (1992), and the semi-empirical models of Oh et al. (1992, 1994, 2002 and2004) and Dubois et al. (1995). This analysis uses four AIRSAR data in L and C band together with in situ measurements (soil moisture and surface roughness) over bare soil and vegetation covers area and three different soil depths. The results show that Dubois model tend to over-estimate the radar response in both bands while IEM model and Oh model frequently over-estimate the radar response in L band but under-estimate them in C band. By evaluating of all models in different soil depths, the best results were obtained in 0–3 cm depths. For vegetation area poor correlation between models backscatter simulation and radar response was observed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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