Bathymetry inversion using constituent Boussinesq equations
Notice bibliographique
Résumé
The phenomenon of ocean wave-shoaling, and the associated reduction of ocean wave phase speed with decreased water depth, provides useful information for inferring water depth D (bathymetry) in coastal environments. One strategy for relating D to phase speed C and wave-vector k, of long wave length ocean waves, involves using the 1-dimensional, linear (gravity wave) dispersion relationship C=(g*tanh(kD)/k)/sup 1/2/. In principle, this approach has limitations, because the approach is based on a WKB approximation. Thus, it cannot be applied when D varies appreciably over the wavelength of a shoaling-wave. Also, the approach is restricted to waves that have small wave-height. In the present paper, The authors use a set of marine radar image sequences and apply the linear approximation, via a 3D FFT analysis to the sequences. The authors show that for low to moderate wave heights, the approach does retrieve approximately the correct depth. However, an increase in the RMS wave-height from 1 m to 3.5 m produced a much poorer depth estimate, proving the need for an application of a non-linear wave model to the problem, with an associated new retrieval approach. They outline a new procedure for extracting bathymetry that uses the recently developed constituent Boussinesq (CB) equations. The inversion procedure is accomplished using a standard (Levenberg-Marquardt-like), 1-dimensional, cost function minimization procedure.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».