ERS SAR studies of sea ice signatures in the Pechora Sea and Kara Sea region
Notice bibliographique
Résumé
Results from a statistical analysis of 105 synthetic aperture radar (SAR) images and meteorological data are presented, covering parts of the Pechora Sea and Kara Sea in the Russian Arctic. Wind speed, air temperature, and other data were collected for the SAR sample areas, and a manual sea ice classification of the SAR samples was performed. All variables were input to different multivariate regression analyses, which were used to separate ice and water samples. In subsequent regression analyses the classes young ice and rough first-year ice were separated from water, and the two ice types were separated from one another. In the separation of all ice types from water, correlation coefficients of up to 0.90 were achieved between predicted and actual values. Correlation coefficients were as high as 0.93 between predicted and actual values for open water and young ice and for open water and rough first-year ice. When trying to separate young ice from rough first-year ice, correlation coefficients of about 0.60 were obtained. The study indicated that the mean and standard deviation of the backscattering coefficients and air temperatures were the most important information for separating water and sea ice using regression techniques.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».