Polarization ratio characteristics of electromagnetic scattering from sea ice in polar areas
Notice bibliographique
Résumé
In the global climate system, the polar regions are sensitive indicators of climate change, in which sea ice plays an important role. Satellite remote sensing is a significant tool for monitoring sea ice. The use of synthetic aperture radar (SAR) images to distinguish sea ice from sea water is one of the current research hotspots in this topic. To distinguish sea ice from the open sea, the polarization ratio characteristics of sea ice and sea water are studied for L-band and C-band radars, based on an electromagnetic scattering model of sea ice derived from the integral equation method (IEM) and the radiative transfer (RT) model. Numerical experiments are carried out based on the model and the results are given as follows. For L-band, the polarization ratio for sea water depends only on the incident angle, while the polarization ratio for sea ice is related to the incident angle and the ice thickness. For C-band, the sea water polarization ratio is influenced by the incident angle and the root mean square (RMS) height of the sea surface. For C-band, for small to medium incident angles, the polarization ratio for bare sea ice is mainly determined by the incident angle and ice thickness. When the incident angle increases, the RMS height will also affect the polarization ratio for bare sea ice. If snow covers the sea ice, then the polarization ratio for sea ice decreases and is affected by the RMS height of snow surface, snow thickness, volume fraction and the radius of scatterers. The results show that the sea ice and the open sea can be distinguished by using either L-band or C-band radar according to their polarization ratio difference. However, the ability of L-band to make this differentiation is higher than that of C-band.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».