Gulf Stream Detection from SAR Doppler Anomaly
Notice bibliographique
Résumé
This work presents a Gulf Stream (GS) North Wall (GSNW) detection algorithm applicable to Sentinel-1 Radial surface Velocity (RVL) products derived from Doppler centroid analysis of synthetic aperture radar (SAR) data collected off the east coast of Canada from February 2017 to August 2017. Visual comparison of the extracted location of the GSNW (obtained by evaluating the peak RVL gradient in the azimuth direction), and the estimated location of the GSNW as determined by the U.S. Naval Oceanographic Office and a GSNW search region (GSNWSR), indicates that the algorithm is capable of detecting the GSNW in ∼80% of the cases evaluated. Results are dependent on the geophysical orientation of the GS across the SAR swath, such that the GSNW detector performed most reliably when the GS was oriented across the swath resulting in maximized surface velocities in the range direction. When the GS meandered, or when GS eddies appeared in the RVL data, the GSNW was often partially detected or detected multiple times, reducing confidence in the extracted location. It is anticipated that the results obtained using the Sentinel-1 RVL products will be applicable to SAR data from other platforms.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».