10.1016/s0967-0653(97)85475-0
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of digital imagery from the 100 m resolution airborne Multispectral Atmospheric Mapping Sensor (MAMS) indicates that scatter plots of remotely sensed sea surface temperature versus visible and near infrared subsurface reflectance can be used to quantitatively distinguish coastal water types. The Louisiana Gulf coast, a complex region of deltas, estuaries, and marshy wetlands, is the setting for this work. Gulf inner shelf and Mississippi River waters are the primary source water types, but four additional water types are formed locally and are readily detectable with MAMS including: shallow ambient bay water, fresh marsh water drainage, salt marsh drainage, and soil water drainage. In situ measurements of suspended sediment concentration and sea surface temperature in the Atchafalaya and adjacent bays have verified the characteristics of these water types. It is found that under the forcing of atmospheric cold front passages, water type differentiation is enhanced, creating a mosaic of water types in these coastal waters. Multispectral remote sensing of these complex, variably turbid coastal waters, provides data useful for studies of water type formation and coastal circulation processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,992 | 0,993 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».