Assessment of Radiometric Data from a Buoy in the St. Lawrence Estuary
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fisheries and Oceans Canada maintains a network of scientific buoys in the St. Lawrence estuary and gulf. Among a suite of environmental parameters documented, the in-water upwelling radiance is measured using an ocean color radiometer located underneath the center of the buoy. The shadow effect from the 1.05-m-radius buoy on the measured upwelling radiance is estimated and empirical models to correct for it are proposed. On average, the shading error (i.e., the percent of missing radiance) was and for the 555- and 412-nm channels, respectively. Two analytical models were tested to predict the shading error using measured inherent optical properties, the sun zenith angle, and the fraction of diffuse sky irradiance. Neglecting light scattering led to overestimates of the shading error. In contrast, the bias was removed when the scattering coefficient was accounted for, but the overall error was only barely improved (root-mean-square error ). Empirical relationships based on the uncorrected reflectance ratio measured by the buoy were used to predict both the shading error and the diffuse attenuation of the upwelling radiance, two quantities needed to calculate remote sensing reflectance . Overall, was retrieved with an averaged absolute percent difference ranging from 12% to 20%, which appears adequate for the validation of ocean color data such as the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS-Aqua) and Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) products in the optically complex waters of the St. Lawrence estuary.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».