Mapping coastal optical and biogeochemical variability using an autonomous underwater vehicle and a new bio‐optical inversion algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Autonomous underwater vehicles (AUVs) can map water conditions at high spatial (horizontal and vertical) and temporal resolution, including under cloudy conditions when satellite and airborne remote sensing are not feasible. Applications of this technology are numerous, and harnessing the full potential of AUV platforms for oceanographic research will require innovative sampling and data processing techniques, particularly in shallow littoral environments. We deployed a passive radiometer on a small AUV called the Remote Environmental Monitoring UnitS (REMUS; Hydroid) to demonstrate a novel method that uses one optical sensor at depth to characterize variability in underwater clarity and the constituents of coastal seawater (i.e., dissolved organic material, algal biomass, and other particles). This approach uses spectral differences between attenuation coefficients that are computed from ratios of downwelling irradiance measured at one depth assuming a constant shape, but not magnitude, for the solar irradiance spectrum at the surface. A spectral inversion model provides estimates of the absorption coefficients (m −1 ) of the constituents above the sensor. There is no requirement for sensors at the ocean surface using this approach and, compared to inversion methods for subsurface reflectance, the effects of bottom reflectance in shallow waters are minimal. Maps of biooptical properties at high spatial resolution demonstrate that our approach can be used for characterizing shallow and highly variable coastal waters. This simple and robust technique is also applicable to other in situ sampling platforms (e.g., gliders, moorings, Argo floats).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».