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Enregistrement W2101926529 · doi:10.1109/igarss.1999.774448

RADARSAT-1 Background Mission data for flood monitoring

2003· article· en· W2101926529 sur OpenAlexaff
Ahmed Mahmood, S. K. Parashar, Christine Giguere

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)Canadian Space Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlood mythFlooding (psychology)Remote sensingGeographyMonsoonSnapshot (computer storage)MeteorologyNatural disasterEnvironmental scienceNatural hazardSatelliteComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Demonstrates the value of the global SAR data archives that are being generated as RADARSAT-1 satellite baseline acquisitions called the Background Mission. The RADARSAT-1 Background Mission has now completed two years of SAR data collection by means of multi-mode imaging capabilities. With the help of the wide area ScanSAR beam, a first seasonal snapshot of world continents, continental shelves and polar caps was completed in mid-1997. A second seasonal coverage is in progress over different continents of the world. These seasonal snapshots have furnished valuable reference data that are needed for comparison in the event of unforeseen natural disasters. Bangladesh is a country lying in the delta of the Brahmaputra and the Ganges, which normally flood parts of the country every year following the rainy monsoonal season. However, the monsoonal flooding of 1998 was of historical proportion and covered nearly 2/3rd of the national territory. Monitoring floods of this magnitude is a necessary for planning relief operations, and more importantly, for making long-term flood mitigation strategies. Satellites provide a quick and cost effective way of monitoring floods, though not all satellites are able to deliver timely flood imagery, because of weather conditions that prevail during rainy seasons. RADARSAT is one satellite that is not hampered by weather and day or night conditions. It has the unique capability of furnishing images with variable ground resolution and area covered. Its 500 km-wide ScanSAR swath could capture most of Bangladesh in a single image and thus provide an instantaneous view of the entire flood at a given time. Furthermore, it was possible to reckon the effects of the 1998 flooding by making a comparison with a year of normal flooding.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,006

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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