Impact of sea ice on ocean color remote sensing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We study two types of contamination of Ocean Color data related to the presence of sea ice. The first type, referred to as the adjacency effect, is the contamination of the radiance from the intended target by photons scattered in atmosphere towards the sensor but originating from a bright object such as sea ice nearby the target. The second type results from the presence of sub-pixel sea ice. In the case of the adjacency effect, the contribution of the icy environment to the top-of-atmosphere signal in the visible is not fully removed by the atmospheric correction algorithm, leading to an overestimation of the water-leaving reflectance. This is due to the strong spectral increase of atmospheric scattering with decreasing wavelength. The adjacency effect being more important at short wavelengths, the chlorophyll estimates based on the blue-to-green ratio will tend to decrease as the field of view approaches the ice edge. Conversely, contamination by sub-pixel sea ice results in an underestimation of the water-leaving reflectance, especially in the blue domain, and consequently to an overestimation of the chlorophyll concentration. The magnitude of the errors depends on the type of ice contaminating the pixel. It is more important for ice with high reflectance ratios for the wavebands 765 to 865 nm. Absolute error on the water-leaving reflectance up to 0.7% was observed, which is not acceptable for Ocean Color applications intending inversion of inherent optical properties from the absolute radiance, and for validation and vicarious calibration activities.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle