MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2901324941 · doi:10.3390/rs10111783

Developing a Quality Index Associated with Rain for Hurricane Winds from SAR

2018· article· en· W2901324941 sur OpenAlexafffund
Hui Shen, Chana D. Seitz, William Perrie, Yijun He, Mark Powell

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Waves and Remote Sensing
Établissements canadiensBedford Institute of Oceanography
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyNational Oceanic and Atmospheric AdministrationOffice of Energy Research and DevelopmentNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEnvironmental scienceRemote sensingMeteorologyWind speedRadarSynthetic aperture radarGeologyGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Differences in synthetic aperture radar (SAR)-retrieved hurricane wind speeds from co-polarization and cross-polarization measurements are found to be correlated with rain rate. A quality index is proposed for the SAR-retrieved wind speed product to recognize heavy rain- affected areas by taking account of the different imaging mechanisms of the radar backscattering from the ocean surface via cross-polarization and co-polarization observations. A procedure is proposed to rectify wind retrievals in the rain-contaminated areas within the hurricane core, based on the theoretical physical profile for hurricanes. The effectiveness of the proposed methodology for heavy rain area recognition and wind speed reconstruction in the rain-affected areas is validated against step frequency microwave radiometer measurements from hurricane reconnaissance missions and the hurricane surface wind analysis product (HWIND). The quality flags provide confidence levels of hurricane surface winds from SAR, which together with the proposed method to correct wind retrievals in rain-contaminated areas, can contribute to improved operational applications of SAR-derived winds under hurricane conditions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,736

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRemote SensingMême sujetOcean Waves and Remote SensingTravaux en français237 207