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Enregistrement W2469148510 · doi:10.14288/1.0065468

ScanSAR radiometric calibration based on roll angle Estimatiru

2009· article· en· W2469148510 sur OpenAlexaboutno aff
D.C. Bast

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSynthetic Aperture Radar (SAR) Applications and Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalibrationRadiometric datingRemote sensingRadiometric calibrationRadiometryGeologyGeodesyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wide-area SAR imagery obtained by the RADARSAT-1 ScanSAR mode can suffer from various radiometric artifacts. Some of these artifacts arise from the incorrect application of Range Dependent Gain Corrections due to insufficient knowledge of satellite roll angle. Specifically, roll angle estimation errors as small as 0.1 degrees can cause noticeable gain errors of 1 dB or more. Beam-stitching techniques exist that can reduce these errors in the beam overlap region; however, accurate roll information is required for optimum radiometric calibration across the entire range swath. Current roll angle estimation algorithms do not provide consistent results even on routine scenes. These algorithms are susceptible to uncertainties in the range beam patterns, overall scene a°, and other system variables. Currently, the Canadian Data Processing Facility does not implement an automated roll angle estimator. Compensation for range gain errors is performed in the post-processing stage. This thesis proposes a new data acquisition method, in which signal data is obtained during the beam switchover by transmitting pulses through one beam and receiving them with another beam. This "hybrid data" is then used in a new (hybrid peak detection) and modified (three beam) algorithm to provide a more accurate and robust roll estimate. Algorithms using this hybrid data are more tolerant to lower mean scene σ°, gain uncertainty, and other variables than algorithms using normal data. As this data is not currently acquired, the algorithm is tested using simulated data. The logistics of acquiring hybrid data are also explored. The implementation of hybrid data acquisition on RADARSAT-1 would not require any significant software changes. The effects of various roll angle estimation errors on different beam combinations are simulated. The new data and algorithms offer significant potential for improving roll estimates. Results suggest that the three beam algorithm can generally tolerate 3-4 dB lower σ° and 0.2 to 0.4 dB more uncertainty in the beam pattern gain than a current algorithm, while meeting required radiometric accuracy. The hybrid peak detection algorithm did not meet stringent roll requirements, but was shown to produce consistent coarse roll estimates while remaining independent of the mean scene σ and beam gain uncertainty. Other current algorithms can also be modified to use the hybrid data for potentially greater accuracy.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,159 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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