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Enregistrement W2149852262 · doi:10.5589/m08-033

Caractérisation géostatistique de la variabilité spatiale de l’humidité du sol à l’aide des cartes dérivées des données radar à synthèse d’ouverture de RADARSAT-1

2008· article· fr· W2149852262 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Amine Merzouki, A. Bannari, Philippe Teillet, Douglas J. King

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Remote Sensing · 2008
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariogramSynthetic aperture radarGeographyRadarEnvironmental scienceSoil scienceRemote sensingMathematicsStatisticsKrigingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractThis paper examines the potential of RADARSAT-1 C-band synthetic aperture radar (SAR) data for quantifying the spatial variability of soil moisture in the Roseau River basin, in Manitoba, Canada. To compensate for the lack of accuracy in the measurement of roughness, we applied a semi-empirical calibration technique. The procedure improved the performance of the integral equation model (IEM). An inversion of the calibrated version of IEM was implemented to extract soil moisture maps. Adjustments to the semivariograms using an exponential model showed the existence of an effect of spatial organization. The correlation lengths obtained are in good agreement with those reported in the literature using in situ measurements (~100 m). However, we highlighted the influence of semivariogram spatial extents on such estimations. Yet, it has been shown that this effect can be modeled using exponential type functions (R2 > 0.90). During the analysis of the apparent variances, we confirmed the predominance of microstructure errors over the effect of radar speckle. We also outlined an increasing pattern in the apparent variances in relation to the scale of the geostatistical analyses. This pattern was less pronounced during relatively dry periods. This derives from the predominance of evaporation mechanisms, which create a uniform spatial distribution of moisture in the soil superficial layers.Cet article porte sur l’analyse du potentiel des données en bande C du radar à synthèse d’ouverture (RSO) de RADARSAT-1 à quantifier la variabilité spatiale de l’humidité du sol sur le bassin de la rivière Roseau au Manitoba, Canada. Afin de palier au problème du manque d’exactitude de la mesure de la rugosité, nous avons appliqué une technique d’étalonnage semi-empirique. Ce processus nous a permis d’améliorer la performance du modèle de l’équation intégrale (MEI). Une inversion de la version étalonnée du MEI a été implémentée pour extraire les cartes d’humidité du sol. Les ajustements des semivariogrammes par un modèle exponentiel ont dévoilé l’existence d’un certain effet d’organisation spatiale. Les longueurs de corrélation obtenues sont en bon accord avec celles reportées en littérature par des mesures in situ (~100 m). Cependant, nous avons mis en évidence l’influence des étendues des analyses variographiques sur de telles estimations. Pourtant, cet effet s’est montré modélisable par des fonctions de types exponentielles (R2 > 0,90). Lors de l’analyse des variances apparentes, nous avons confirmé la prédominance de l’apport des erreurs de la microstructure sur celui de l’effet du chatoiement radar. Nous avons aussi mis en relief le patron croissant des variances apparentes en fonction de l’échelle des analyses géostatistiques. Ce patron a été moins prononcé en périodes de dessèchement du sol. Il s’agit d’une prédominance des mécanismes d’évaporation qui engendrent une uniformisation de la distribution spatiale de l’humidité dans les couches superficielles du sol.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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