Iterative retrieval method for ocean attenuation profiles measured by airborne lidar
Notice bibliographique
Résumé
Lidar remote sensing for ocean optical properties has been increasingly applied because of its ability to provide vertical structure information, which cannot be directly obtained by ocean color remote sensing. However, the application of this technology demands an inversion method to infer two quantities, i.e., attenuation and backscatter, from a single measurement. Here, a new iterative retrieval method is demonstrated to deduce the attenuation coefficient from ocean lidar return signals. One calculates the logarithmic backscatter-to-attenuation ratio k by an iterative solution based on a bio-optical model. Procedural examples of lidar-processing results—from raw data to attenuation—are presented, and the inversion results are compared with in situ measurements. The correlation coefficient R between the lidar-retrieval and in situ measurements is 0.8, and the root mean square error (RMSE) is 0.032. We then map the vertical structure of the lidar-retrieved attenuation along airborne lidar flight tracks and discuss the influences of k , the reference depth z m , and the reference value α m . Consequently, the reference value has little influence on the results for high-optical-thickness water, and k is the main error source in lidar return inversion. Primary results indicate that this method provides a more accurate k and improves the inversion accuracy of the lidar attenuation coefficient.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».