Notice bibliographique
Résumé
Radar backscattered signals over the ocean are dampened in extremely high winds, which leads to a wind speed ambiguity problem during the process of wind retrieval from synthetic aperture radar (SAR). This problem was firstly studied by Shen et al. (2007), where we proposed a wind speed ambiguity removal scheme for the two wind speed solutions that may exist for any given normalized radar cross section (NRCS) and wind direction. This approach is based on the operational geophysical model function (GMF) CMOD5. Recently, new C-band GMFs for high wind have been developed, among which, a HH polarized GMF was established for the first time. In this study, the wind speed ambiguity problem will be studied within the context of the available high wind GMFs, which are, CMOD5, CMOD4HW, HWGMF_V and HWGMF_H. For the wind retrieval from HH polarized SAR images, a hybrid empirical polarization ratio is generally adopted. To compare the different behavior of various GMF models, this polarization ratio is used to transform the HH polarized GMF into a VV field. Although the wind speed ambiguity problem is found in most GMFs, the saturation wind speed where radar backscattered signals start to decrease is different for the various GMFs. We show that consideration of the wind speed ambiguity problem is important for high wind retrieval from SAR images, especially for category 5 hurricanes.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».