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Enregistrement W2086913703 · doi:10.1029/2009jc005310

Remote sensing of ocean waves by along‐track interferometric synthetic aperture radar

2009· article· en· W2086913703 sur OpenAlexafffund
Biao Zhang, William Perrie, Yijun He

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Waves and Remote Sensing
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesCanadian Space Agency
Mots-clésInterferometric synthetic aperture radarBuoyRemote sensingSea stateGeologySynthetic aperture radarScatterometerWind waveRadarGeodesyInterferometryPhysicsWind speedOpticsComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new wave retrieval method for the Along‐Track Interferometric Synthetic Aperture Radar (AT‐InSAR) phase image is presented. The new algorithm, named parametric retrieval algorithm (PRA), uses the full nonlinear mapping relations. It differs from previous retrieval algorithms in that it does not require a priori information about the sea state or the wind vector from scatterometer data. Instead, it combines the observed AT‐InSAR phase spectrum and assumed wind vector to estimate the wind sea spectrum. The method has been validated using several C‐band and X‐band HH‐polarized AT‐InSAR observations collocated with spectral buoy measurements. In this paper, X‐band and C‐band HH‐polarized AT‐InSAR phase images of ocean waves are first used to study AT‐InSAR wave imaging fidelity. The resulting phase spectra are quantitatively compared with forward‐mapped in situ directional wave spectra collocated with the AT‐InSAR observations. Subsequently, we combine the parametric retrieval algorithm (PRA) with X‐band and C‐band HH‐polarized AT‐InSAR phase images to retrieve ocean wave spectra. The results show that the ocean wavelengths, wave directions, and significant wave heights estimated from the retrieved ocean wave spectra are in agreement with the buoy measurements.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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