Mapping of Ice Motion in Antarctica Using Synthetic-Aperture Radar Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ice velocity is a fundamental parameter in studying the dynamics of ice sheets. Until recently, no complete mapping of Antarctic ice motion had been available due to calibration uncertainties and lack of basic data. Here, we present a method for calibrating and mosaicking an ensemble of InSAR satellite measurements of ice motion from six sensors: the Japanese ALOS PALSAR, the European Envisat ASAR, ERS-1 and ERS-2, and the Canadian RADARSAT-1 and RADARSAT-2. Ice motion calibration is made difficult by the sparsity of in-situ reference points and the shear size of the study area. A sensor-dependent data stacking scheme is applied to reduce measurement uncertainties. The resulting ice velocity mosaic has errors in magnitude ranging from 1 m/yr in the interior regions to 17 m/yr in coastal sectors and errors in flow direction ranging from less than 0.5° in areas of fast flow to unconstrained direction in sectors of slow motion. It is important to understand how these mosaics are calibrated to understand the inner characteristics of the velocity products as well as to plan future InSAR acquisitions in the Antarctic. As an example, we show that in broad sectors devoid of ice-motion control, it is critical to operate ice motion mapping on a large scale to avoid pitfalls of calibration uncertainties that would make it difficult to obtain quality products and especially construct reliable time series of ice motion needed to detect temporal changes.
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.
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 découle