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Enregistrement W2170461243 · doi:10.1109/tgrs.2006.883461

Computing Coastal Ocean Surface Currents From Infrared and Ocean Color Satellite Imagery

2007· article· en· W2170461243 sur OpenAlexfundno aff
R. I. Crocker, Dax Matthews, William J. Emery, D.G. Baldwin

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationUniversity of British Columbia
Mots-clésSeaWiFSRemote sensingModerate-resolution imaging spectroradiometerAdvanced very-high-resolution radiometerOcean colorSatelliteSatellite imageryImage resolutionSea surface temperatureInfraredGeologyEnvironmental scienceRadiometryClimatologyPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many previous studies have demonstrated the viability of estimating advective ocean surface currents from sequential infrared satellite imagery using the maximum cross-correlation (MCC) technique when applied to 1.1-km-resolution Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) thermal infrared imagery. Applied only to infrared imagery, cloud cover and undesirable viewing conditions (gaps in satellite data and edge-of-scan distortions) limit the spatial and temporal coverage of the resulting velocity fields. In addition, MCC currents are limited to those represented by the displacements of thermal surface patterns, and hence, isothermal flow is not detected by the MCC method. The possibility of supplementing MCC currents derived from thermal AVHRR imagery was examined, with currents calculated from 1.1-km-resolution Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) ocean color imagery, which often have spatial patterns complementary to the thermal infrared patterns. Statistical comparisons are carried out between yearlong collections of thermal and ocean color derived MCC velocities for the central California Current. It is found that the image surface patterns and resulting MCC velocities complement one another to reduce the effects of poor viewing conditions and isothermal flow. The two velocity products are found to agree quite well with a mean correlation of 0.74, a mean rms difference of 7.4 cm/s, and a mean bias less than 2 cm/s which is considerably smaller than the established absolute error of the MCC method. Merging the thermal and ocean color MCC velocity fields increases the spatial coverage by approximately 25% for this specific case study

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations94
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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