Seasonal and spatial variability of surface hydraulic properties
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring, using remote sensing, of seasonal changes of land surface properties such as: freezing and thawing of wetland, freezing and thawing of soil, as well as soil moisture and snow cover mapping, relies on capabilities to relate physical characteristics of the study area and satellite observations. The water and ice content of soil are very important parameters for determination of the storage capacity and hydraulic properties of the surface. Thus, the objective of this work was to derive indices that would provide link between remote sensing observations and regional/seasonal variability of surface properties. Radiative transfer and radar backscatter models were configured to simulate and analyse the link between surface properties, atmospheric conditions, and the signals measured by active and passive sensors. In this work we present the results of model simulation of microwave backscattering for different land surface types e.g., wetland, forest cover. Several different study sites were selected in Ontario. RADARSAT (Fall, Winter, and Spring) images, at different resolution, were acquired for several different sites in Northern and Southwest Ontario. Two independent transitions corresponding to soil thaw and possible canopy thaw were revealed by the data. Analysis of Radarsat scenes indicates shifts in radar backscatter related to varying environmental conditions during image acquisition, e.g.,snow storm. Consequences of such effects on the analysis of surface characteristics can be significant.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».