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Enregistrement W2107544246 · doi:10.1109/igarss.2000.858201

Utilization of satellite SAR imagery for mapping sand dunes in Kuwait

2002· article· en· W2107544246 sur OpenAlexfundno aff
Andy Y. Kwarteng, R. Touzi, Hala Khalid Al-Jassar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSynthetic Aperture Radar (SAR) Applications and Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Space Agency
Mots-clésSand dune stabilizationGeologyRemote sensingSynthetic aperture radarSatelliteAngle of incidence (optics)GeomorphologyOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effectiveness of Radarsat standard beam mode images with various incidence angles and illumination directions were investigated for their usefulness in mapping sand dunes in the Al-Huwaimiliyah mobile sand zone in NW Kuwait. The highly directional sand dunes behaved as quasi-reflectors and were observed only in the low incidence Radarsat S1 image (incidence angle 20-27.4/spl deg/). With increasing incidence angle in the Radarsat S4 (incidence angle 33.6-39.6/spl deg/) and S7 (incidence angle 44.9-49.4/spl deg/) beam modes images, the dune were not mapped at all. The dunes were also observed in the ascending mode with the Radarsat S4 image when the angle between the perpendicular to the dune trend and the radar illumination direction was 54/spl deg/. Multitemporal ERS-1/2 coherence imagery was used to map mobile sand dunes and relatively stable areas. For the Al-Huwaimiliyah sand dunes, Radarsat's low incidence angle and ascending modes images were found to be the most suitable for studying the sand dunes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations5
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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