A new paradigm for ocean color satellite calibration and validation: accurate measurements of hyperspectral water leaving radiance from autonomous profiling floats (HYPERNAV)
Notice bibliographique
Résumé
Ocean color satellites require routine in-orbit verification and vicarious calibration to maintain accuracy over the mission lifetime and between satellites. The majority of vicarious calibration and validation activities for ocean color satellites are carried out in areas of uniform oceanic and atmospheric optical properties using in situ radiometric data collected from fixed mooring installations or oceanographic ships. These methods have limitations in spatial coverage and in the cost of maintenance and operation. A spatially extensive network of vicarious calibration match-up data points would aid in reducing vicarious calibration uncertainty. To meet these needs, we have developed a new approach to ocean color satellite vicarious calibration and validation. Our system (HYPERNAV) combines accurate, reliable and stable hyperspectral radiometric instruments with autonomous profiling float technologies to provide a cost effective, unattended means for vicarious calibration over periods of years in the open ocean. We present data from laboratory and field experiments of the HYPERNAV system used to characterize system performance and to quantify the end-to-end radiance uncertainty budget. We present match-up comparisons of HYPERNAV field data and coincident water leaving radiance measurements from ocean color satellites, demonstrating the capabilities of the system to provide new vicarious calibration paradigm for ocean-color remote-sensing satellites.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».