Interferometric discrimination of cross-track bed clutter in ice-penetrating radar sounding data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The interpretations of relevant interfaces (i.e. the surface and bed) in radar sounding datasets over glaciers and ice sheets are primary boundary conditions in a variety of climate studies and particularly subglacial water routing models. It is therefore necessary to ensure these interpretations are consistent and not affected by cross-track clutter. For the surface interface, interferometry and a family of methods relying on digital elevation models have been used to successfully discriminate cross-track surface clutter. Here we present how interferometry can be applied to the problem of basal clutter from cross-track bed topography. Our approach is based on a comparison of the differential phases of ambiguous reflectors that may represent bed clutter and the differential phase of a reflector in an adjacent area that appears unaffected by basal clutter. The reflector yielding the smallest interferometric phase difference relative to the unambiguous bed reflector is considered to represent its consistent continuation. We successfully demonstrate our approach using 60 MHz center frequency MARFA data collected over Devon Ice Cap in the Canadian Arctic. Finally, we investigate the effects of clutter-affected and interferometry-corrected bed interpretations on ice layer thickness estimates, basal hydraulic head gradients and the potential extent of inferred subglacial water bodies.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».