Evaluation of a Soil Radar Backscatter Model with Applicability to Radar Observations of a sub-Arctic Environment
Notice bibliographique
Résumé
This research explores the applicability of a soil backscatter model for estimating X-band (9.35-9.85 GHz) backscatter from snow covered sub-Arctic terrain in the Hudson Bay Lowlands, Manitoba, Canada. The studied radar frequencies and model have been identified for potential use within Snow Water Equivalent (SWE) retrievals for future remote sensing missions. In open tundra environments, the predominant X-band response is controlled by soil frozen status, soil moisture and soil surface roughness. Snow in these environments is expected to have little influence on backscatter due to the transparent nature of shallow snowpacks at this frequency. Therefore, understanding a backscatter model's sensitivity to soil parameters is of primary concern for appropriate use under sub-Arctic terrain conditions. \n \nUsing measurements and estimates of soil complex relative permittivity as well as a series of soil surface roughness measurements, backscatter model estimates are compared with two X-band remote sensing datasets: 1) ground-based scatterometer measurements obtained by the University of Waterloo Scatterometer (UW-Scat), and 2) TerraSAR-X observations. Comparisons reveal mixed agreement between remote sensing measurements and backscatter model estimates, with average differences ranging from -0.76 to 11.43 dB. While TerraSAR-X VV measurements and in situ soil surface roughness observations contributed to the range of differences, overall agreement was typically ˜6 dB, indicating poor agreement for the majority of backscatter model, UW-Scat and TerraSAR-X comparisons. These results thus illustrate substantial challenges for application of the backscatter model within dual-frequency SWE retrieval frameworks, without proper incorporation of roughness, soil moisture and permittivity for the areas under observation. \n \nResults from this study reveal uncertainties in the applicability of the soil backscatter model for sub-Arctic terrain of the Hudson Bay Lowlands. While good agreement was observed for TerraSAR-X VV measurements, poor and varied agreement for the remaining ground and satellite-based measurements suggests the current modelling framework needs improvement for use in sub-Arctic terrain. By improving the characterization of the Hudson Bay Lowlands region, a better understanding of the nature of sub-Arctic terrain parameters required for this application can be achieved. This may also lead to improved modelling frameworks for representing sub-Arctic terrain within future satellite missions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».