On the Effect of Polarization and Incidence Angle on the Estimation of Significant Wave Height From SAR Data
Notice bibliographique
Résumé
Significant wave height is an extremely important descriptor of the ocean wave field. We have implemented the CWAVE algorithm using linear regression, with elastic net term selection, and single-layer feed-forward neural network using buoy observations and RADARSAT-2 Fine Quad image data as model inputs. We used a number of standard performance metrics and found that the neural network models comprehensively outperformed the regression models. We explored the effect of incidence angle and polarization on model performance and found that the most accurate models were implemented within incidence angle bins between 1° and 2°, rather than including incidence angle as an independent variable. We found that the performance of copol (horizontal-horizontal, vertical-vertical, and RL) and hybrid-pol (right-circular-horizontal and right-circular-vertical) channels was comparable, and that these channels outperformed cross-pol channels (horizontal-vertical and right-circular-right-circular). The accuracy of our H <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">s</sub> estimates was significantly higher than other published linear regression and neural network results. We demonstrate that a major factor in improving the accuracy of H <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">s</sub> estimation is to use buoy observations rather that operation wave model hindcasts as training data. We demonstrate an application of our model by creating two high-resolution H <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">s</sub> maps.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».