Spaceborne GNSS-R Sea Ice Detection Using Delay-Doppler Maps: First Results From the U.K. TechDemoSat-1 Mission
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a scheme is presented for detecting sea ice from Global Navigation Satellite System-Reflectometry (GNSS-R) delay-Doppler maps (DDM). Less spreading along delay and Doppler axes were observed in the DDMs of sea ice relative to those of seawater. This enables us to distinguish sea ice from seawater through studying the values of various DDM observables, which describe the extent of DDM spreading. The area associated with a DDM that results in an observable below or above a threshold value will be classified as covered by sea ice and seawater, respectively. In particular, this study applies an adaptive incoherent summation to each DDM with efforts to increase signal-to-noise ratio and avoid the averaging between DDMs collected over surfaces of different types. Accordingly, an adaptive threshold is employed for the derived observable based on the incoherent summation interval for its corresponding DDM. The proposed sea ice detection method is tested with five different DDM observables. Through comparing DDM observable-based detection results with ground-truth sea ice data, the feasibility of this method is validated with an accuracy of up to 99.73% based on the pixel number observable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».