Errors in bathymetric retrievals using linear dispersion in 3-D FFT analysis of marine radar ocean wave imagery
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 wavelength ocean waves involves using the one-dimensional (1-D) linear (gravity wave) dispersion relationship C/sup 2/=g*tanh(KD)/K. In principle, this approach has limitations because the approach is based on a WKB approximation, so 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. The author uses a set of marine radar image sequences and applies this linear approximation, using a 3-D FFT analysis of 88 sets of image sequences spaced half an hour apart. The author inverts the dispersion relation to solve for D. Depths between 3.6 and 5.8 m were tested, for root mean square (RMS) wave heights offshore between 8 and 3 m. The author shows that for low to moderate wave heights, the approach does generally retrieve the correct depth in water depths of 5 m and greater for moderate wave RMS heights. 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 nonlinear wave model to the problem. The errors also increase with shallower depths as expected, as the error dependence on depth and wave height is determined.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».