Characterization of target symmetric scattering using polarimetric SARs
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
Cameron's coherent target decomposition (CTD) theory and the classification method that Cameron developed for operational use of his CTD are reconsidered. It is shown that Cameron's classification leads to a coarse scattering segmentation because of the large class dispersion that corresponds to a synthetic aperture radar (SAR) system with about /spl plusmn/8-dB channel imbalance. The application of Cameron's method within known SAR radiometric calibration requirements limits the utility of the classification. In addition, Cameron's classification is applied under the implicit assumption on the coherence nature of target scattering, and this might yield erroneous results within areas of noncoherent scattering. A new method, named the symmetric scattering characterization method (SSCM), is introduced to better exploit the information provided by the largest target symmetric scattering component in the context of coherent scattering. The Poincare/spl acute/ sphere is used as the basis for a more complete representation of symmetric scattering than Cameron's unit disk, thus enabling the SSCM to generate better segmentation of target symmetric scattering with much higher resolution. In order to limit the application of the SSCM to targets of coherent scattering, new methods are developed for assessment and validation of the coherent nature of point and extended target scattering.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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