Enhancement of doppler centroid for ocean surface current retrieval from ERS-1/2 raw SAR
Notice bibliographique
Résumé
Ocean surface current information is one of the important factors which are employed for a variety of scientific pursuits especially on ocean environment. Although remote sensing techniques have been developed up to now, the investigation of ocean surface current using synthetic aperture radar (SAR) is not easy of access. This paper presents the results of ocean current observation using ERS-1 raw SAR data which were obtained off the coast of Jeju Island. We extract the ocean current based on the concept in which Doppler frequency shift and the ocean current are closely related. Moving targets cause Doppler frequency shift of the backscattered radar radiation of SAR, thus the line-of-sight velocity of the scatters can be evaluated. The Doppler frequency shift can be measured by estimating the difference between Doppler centroid obtained and reference Doppler centroid calculated. Theoretically, the Doppler centroid is zero, however, squinted antenna which is affected by several physical factors causes Doppler centroid to be nonzero. The Doppler centroid can be estimated from measurements of sensor trajectory, attitude and Earth model. By compensating ERS attitude errors, we could enhance Doppler centroid accuracy and verify that the extracted ocean surface current is more coincident with the in-situ data. We present here the results of estimated ocean surface current and observed in-situ data, which are in agreement within the limit of error bounds
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».