A Hurricane Morphology and Sea Surface Wind Vector Estimation Model Based on C-Band Cross-Polarization SAR Imagery
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decades, data from spaceborne synthetic aperture radar (SAR) have been used in hurricane research. However, some issues remain. When wind is at hurricane strength, the wind speed retrievals from single-polarization SAR may have errors, because the backscatter signal may experience saturation and become double valued. By comparison, wind direction retrievals from cross-polarization SAR are not possible until now. In this paper, we develop a 2-D model, the symmetric hurricane estimates for wind (SHEW) model, and combine it with the modified inflow angle model to detect hurricane morphology and estimate the wind vector field imaged by cross-polarization SAR. By fitting SHEW to the SAR derived hurricane wind speed, we find the initial closest elliptical-symmetrical wind speed fields, hurricane center location, major and minor axes, the azimuthal (orientation) angle relative to the reference ellipse, and maximum wind speed. This set of hurricane morphology parameters, along with the speed of hurricane motion, are input to the inflow angle model, modified with an ellipse-shaped eye, to derive the hurricane wind direction. A total of 14 RADARSAT-2 ScanSAR images are employed to tune the combined model. Two SAR images acquired over Hurricane Arthur (2014) and Hurricane Earl (2010) are used to validate this model. Comparisons between the modeled surface wind vector and measurements from airborne stepped-frequency microwave radiometer and dropwindsondes show excellent agreement. The proposed method works well in areas with significant radar attenuation by precipitation.
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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 | 0,000 | 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 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 ».