Simulating C‐Band SAR Footprint‐Scale Backscatter Over Agricultural Area With a Physical Land Surface Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Remotely sensed soil moisture products are ideal candidates for initializing soil moisture profiles of land surface models via data assimilation. This paper investigates the possibility of using a calibrated Integral Equation Model coupled with a hyperresolution land surface model, called Soil, Vegetation, and Snow (SVS) to simulate backscatter and compares the results with C‐band RADARSAT‐2 Synthetic Aperture Radar (SAR) backscatter signals in postharvest season when the field is considered bare soil or sparsely vegetated. Modifications to SVS evaporation scheme are shown to improve the comparison against SAR measurements. An improved effective soil roughness calculation scheme was also proposed to focus on the inversion of the root mean square height ( H rms ) only. Soil dielectric constant compensation was suggested to reduce the inversion error and expand the dynamic range of Integral Equation Model. The combination of SVS soil moisture and effective roughness is found superior to the absence of either of them. This method is promising considering that it does not require any in situ measurements, and yet it still outperforms the original IEM model, which uses in situ measured soil moisture and soil roughness at point scale.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 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 ».