Wind direction estimation from SAR images of the ocean using wavelet analysis
Notice bibliographique
Résumé
We present a method for the automatic estimation of wind directions from synthetic aperture radar (SAR) images of the ocean. The method is based on a wavelet analysis and assumes that the wind direction aligns with boundary-layer atmospheric roll vortices, which often appear as streaks at kilometre scales in SAR images of the ocean, and measures the orientation of the streaks. Unlike estimation methods that use the discrete Fourier transform (DFT), the streaks in SAR images are described quantitatively as a natural output of this method. Furthermore, more optimal wind directions are obtained by comparing the directional orientation of the streaks at different spatial scales. Sub-scenes in which the streaks are too weak to determine wind direction do not return a direction, as governed by a user-selected threshold. Wind directions for these sub-scenes are based on those in neighbouring sub-scenes by using an adaptive smoothing technique. Quality control involves tuning the threshold level. We apply the method to two examples of RADARSAT-1 SAR images. The results are compared with those of a DFT-based wind direction analysis, and it is shown that a robust wind direction field is obtained. Mesoscale wind structures can be described by using a finer computing grid. The estimated wind directions still include a 180° direction ambiguity.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».