Notice bibliographique
Résumé
Wide-swath SAR imagery obtained by the RADARSAT ScanSAR mode can suffer from radiometric artifacts. These artifacts arise from improper application of Range Dependent Gain Corrections (RDGCs), mainly due to insufficient knowledge of the satellite's roll angle. Specifically, roll angle estimation errors as small as 0.1 degrees can cause noticeable gain errors of 1 dB or more. Beam-stitching techniques exist which can reduce, but not eliminate, these errors in the beam overlap region Current roll angle estimation algorithms do not consistently provide adequate results. These algorithms are susceptible to RDGC uncertainties in terms of pattern shape and gain offsets. This paper proposes a new data acquisition method, in which signal data is obtained during the beam switchover by transmitting pulses through one beam and receiving them with another beam. This "2-beam data" is then used in a modified algorithm to provide a more accurate and robust roll estimate. The logistics of acquiring 2-beam data are also explored. The effects of various roll angle estimation errors on different beam combinations are simulated. The algorithm results from a current and two proposed algorithms are compared. Algorithms using this 2-beam data can tolerate an overall lower mean scene /spl sigma//sup o/ and more RDGC uncertainty than standard data.
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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 ».