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Enregistrement W3183561174 · doi:10.5194/tc-2021-223

Large-scale sea ice motion from Sentinel-1 and the RADARSAT Constellation Mission

2021· article· en· W3183561174 sur OpenAlexaff
Stephen Howell, Mike Brady, Alexander S. Komarov

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSea iceArcticArctic ice packSynthetic aperture radarClimatologyRemote sensingGeologyConstellationOceanographyEnvironmental scienceMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. As Arctic sea ice extent continues to decline, remote sensing observations are becoming even more vital for the monitoring and understanding of sea ice. Recently, the sea ice community has entered a new era of synthetic aperture radar (SAR) satellites operating at C-band with the launch of Sentinel-1A in 2014, Sentinel-1B in 2016 and the RADARSAT Constellation Mission (RCM) in 2019. These missions represent 5 spaceborne SAR sensors, that together routinely cover the pan-Arctic sea ice domain. Here, we utilized over 60,000 SAR images from Sentinel-1AB (S1) and RCM to generate large-scale sea ice motion (SIM) estimates over the pan-Arctic domain from March to December, 2020. On average, 4.5 million SIM vectors from S1 and RCM were automatically detected per week for 2020 and when combined (S1+RCM) they facilitated the generation of 7-day, 25 km SIM products across the pan-Arctic domain. S1+RCM SIM provided more coverage in Hudson Bay, Davis Strait, Beaufort Sea, Bering Sea, and over the North Pole compared to SIM from S1 alone. S1+RCM SIM was able to be resolved within the narrow channels and inlets across the pan-Arctic alleviating the main limitation of coarser resolution sensors. S1+RCM SIM provided larger ice speeds with a mean difference (MD) of 1.3 km/day compared to the National Snow and Ice Data Center (NSIDC) SIM product and a MD of 0.76 km/day compared to Ocean and Sea Ice-Satellite Application Facility (OSI-SAF) SIM product. S1+RCM was also able to better resolve SIM in the marginal ice zone compared to the NSIDC and OSA-SAF SIM products. Overall, our results demonstrate that combining SIM from multiple spaceborne SAR satellites allows for large-scale SIM to be routinely generated across the pan-Arctic domain.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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