Modeling InSAR closure phase and soil moisture inversion
Notice bibliographique
Résumé
Closure phases in SAR interferometry have the potential to carry information about the scatterer and changes in its dielectric properties. We are modeling the effects of scatterer changes on the interferometric phases. In this contribution we present some result and open questions. \nWe start by using the interferometric model in De Zan et al. 2014 to explain the closure phases observed in InSAR with moisture variations and invert them. This model seems to work rather well in L-band and we report inversion results for the CanEX-SM10 campaign by UAVSAR (NASA/JPL) over an agricultural site in Saskatchewan, Canada. Here the field-based correlation between our inversion and moisture probes are higher than 0.7 for most of the fields. The scaling factor between the inversion and the probe signal is, however, highly variable and we do not have a satisfactory model for it yet. \nWe report also encouraging first results with C-band modeling over southern Italy observed with Sentinel-1. The closure phases obey a similar model as for L-band, but they are typically downscaled, i.e. we observed values smaller than the model would predict. \nThere is a possibility that the moisture model is not explaining the totality of the observed closure phase. This idea is suggested also by processing interferometrically stacks of SAR images and limiting the temporal separation to a few months. The retrieved deformation exhibits a spurious drift that amounts to a few millimeters / year. The drift is rather constant and does not seem to be related to the moisture cycles. \nBy adding just a few (3) parameters to the interferometric models it is possible to explain significantly better both the observed closure phases and the drifts when reconstructing a deformation series by limiting the temporal separation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».