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Enregistrement W2961110679 · doi:10.3390/rs11131607

Experimental Investigation of Ocean Wave Measurement Using Short-Range K-Band Radar: Dock-Based and Boat-Based Wind Wave Measurements

2019· article· en· W2961110679 sur OpenAlexafffund
Jian Cui, Ralf Bachmayer, Brad de Young, Weimin Huang

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Waves and Remote Sensing
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesAtlantic Canada Opportunities Agency
Mots-clésWave radarWind waveRadarBuoyWave heightDoppler effectRemote sensingGeologyContinuous-wave radarOpticsPhysicsRadar imagingEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, an ocean wave measurement technique and a newly developed short-range K-band radar are tested. In previous work, the technique and its feasibility were studied based on numerical simulations and wave tank experiments, while its performance at sea was still unknown. Surface current, Stokes drift, and wave breaking can greatly complicate interpreting radar backscatters. The feasibility of the technique needed to be further investigated with sea experiments. Experiments were carried out at a stationary site and from a moving platform. The short-range K-band radar transmitted continuous wave and received backscatters at low-grazing angles. The Bragg-scattering from the radar’s effective footprint dominated the backscatters. The Doppler shift frequency of the Bragg-scattering was attributed to the phase velocity of Bragg waves and modulated by the surface motions induced by current, Stokes drift, platform, and gravity waves. These sources of the Doppler shift frequency were analyzed, and the components induced by wind waves were successfully retrieved and converted into wave spectra that were consistent with the measurements of wave rider buoy. The experimental investigation further validated the feasibility of using short-range K-band radar to measure ocean waves.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,704
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,157 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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