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Enregistrement W3086253181 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-21372

A straightforward approach for obtaining quantitative dielectric constant using reflected GNSS signals

2020· article· en· W3086253181 sur OpenAlexaff
Junchan Lee, Sunil Bisnath, Regina Lee

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGNSS applicationsZenithReflectometryRemote sensingNadirOpticsDielectricPhysicsGlobal Positioning SystemSatelliteComputer scienceGeologyTelecommunicationsOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dielectric constant describes the electrical properties of a material and is related to soil moisture. The latter is known as a critical parameter in hydrological and climate science; however, computing such dielectric constants is a challenging problem as many factors effect the constant values, e.g., soil type, texture and temperature. Global Navigation Satellite System-Reflectometry (GNSS-R) is a relatively new remote sensing technique being used to infer geophysical information by measuring not only the signals coming directly from the GNSS satellites, but also the reflected GNSS signals from the Earth’s surface. This research presents a new, straightforward approach for computing relative dielectric constant by means of reflectivity, which is the ratio between the signal-to-noise ratio (SNR) of direct waves and SNR of reflected waves. With the well-known relationship between the reflectivity, Fresnel coefficient, and surface roughness, the dielectric constant can be expressed as the combination of horizontal and vertical Fresnel coefficients. Dual, circular-polarized antennas in the zenith and nadir directions were used to capture electromagnetic waves emitted from GNSS satellites and transform them into electrical signals. The zenith direction antenna senses the direct signals which have right-hand circular polarization, and the nadir direction antenna senses right and left-hand circular polarization of reflected GNSS signals created by electromagnetic reflections on the surfaces. An in-house Software Defined Radio (SDR) receiver, coupled with a commercial radio frequency frontend were used to collect, store and analyze both direct and reflected signals. Data collection experiments were carried in areas of smooth surface, and the observed SNR values were applied to the method of quantitative dielectric constant. The computation results demonstrate that derived dielectric constants have the values around 10 and are independent on the incident angle of waves coming to the specular point. Applying the additional data processing to the results, it is relevant to the dielectric constant measured by Time Domain Reflectometry techniques used commercial soil moisture probes at the same time. There have been few attempts to establish the dielectric constant model using forward scattered electromagnetic signals, especially GNSS signals. The proposed calculation method is able to solve the difficulties in analyzing with respect to the incident angle, as well as the polarization. Therefore, it is expected that the inversion approach of the retrieval algorithm makes the GNSS-R applicable to not only the scientific but also the industrial applications. In the future, the dielectric constant will be enhanced to include roughness information of the Earth’s surface and to attempt to calibrate surface soil moisture measurements for various soil types.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,005

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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