MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2164595720 · doi:10.1109/igarss.2001.976904

Assessment of Beer's law of logarithmic attenuation for remote sensing of shallow tropical waters

2002· article· en· W2164595720 sur OpenAlexaff
Candace Newman, E. LeDrew

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRemote-Sensing Image Classification
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttenuationDownwellingWater columnIrradianceLogarithmBeer–Lambert lawRemote sensingWaves and shallow waterEnvironmental scienceCoral reefSIGNAL (programming language)Attenuation coefficientReefOceanographyGeologyLawComputer scienceMathematicsOpticsUpwellingPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Remote sensing of coral reef environments may provide ecosystem managers with an effective monitoring tool, however, it is currently limited by some unexplained changes to the signal received by the sensor. Existing water column correction techniques attempt to account for signal modification by using Beer's law of logarithmic decay to account for attenuation of downwelling irradiance. Our objective for this study is to use downwelling irradiance values, collected in situ, to statistically evaluate Beer's law and suggest the appropriateness of applying a constant value of attenuation to satellite or airborne imagery. Findings suggest different bottom types and depths may modify attenuation coefficients differently. As a result, Beer's law of logarithmic decay is not appropriate for water column correction techniques for shallow water environments over bright surfaces.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,226 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetRemote-Sensing Image ClassificationTravaux en français237 207