An Algorithm for Surface Current Retrieval from X-band Marine Radar Images
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
In this paper, a novel current inversion algorithm from X-band marine radar images is proposed. The routine, for which deep water is assumed, begins with 3-D FFT of the radar image sequence, followed by the extraction of the dispersion shell from the 3-D image spectrum. Next, the dispersion shell is converted to a polar current shell (PCS) using a polar coordinate transformation. After removing outliers along each radial direction of the PCS, a robust sinusoidal curve fitting is applied to the data points along each circumferential direction of the PCS. The angle corresponding to the maximum of the estimated sinusoid function is determined to be the current direction, and the amplitude of this sinusoidal function is the current speed. For validation, the algorithm is tested against both simulated radar images and field data collected by a vertically-polarized X-band system and ground-truthed with measurements from an acoustic Doppler current profiler (ADCP). From the field data, it is observed that when the current speed is less than 0.5 m/s, the root mean square differences between the radar-derived and the ADCP-measured current speed and direction are 7.3 cm/s and 32.7°, respectively. The results indicate that the proposed procedure, unlike most existing current inversion schemes, is not susceptible to high current speeds and circumvents the need to consider aliasing. Meanwhile, the relatively low computational cost makes it an excellent choice in practical marine applications.
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 | 0,001 | 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