MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4282822198 · doi:10.1029/2021jd036382

Multiple Angle Observations Would Benefit Visible Band Remote Sensing Using Night Lights

2022· article· en· W4282822198 sur OpenAlexaff
Christopher C. M. Kyba, Martin Aubé, Salvador Bará, Andrea Bertolo, Constantinos A. Bouroussis, Stefano Cavazzani, B. R. Espey, Fabio Falchi, G. Gyuk, Andreas Jechow, Miroslav Kocifaj, Z. Kolláth, Héctor Antonio Solano Lamphar, Noam Levin, Shengjie Liu, Steven D. Miller, S. Ortolani, C. S. J. Pun, Salvador J. Ribas, Thomas Ruhtz, Alejandro Sánchez de Miguel, Mathias Schneider, Ranjay Shrestha, Alexandre Simoneau, Chu Wing So, Tobias Storch, Kai Pong Tong, Milagros Tuñón, Diane Turnshek, Ken Walczak, Jun Wang, Zhuosen Wang, Jianglong Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueImpact of Light on Environment and Health
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeCégep de Sherbrooke
Organismes subventionnairesH2020 Societal ChallengesEuropean Social FundNatural Environment Research CouncilSight Research UKUniversity of Hong KongXunta de GaliciaEuropean CommissionHelmholtz AssociationNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésRemote sensingRadiationComputer scienceDaytimeEnvironmental scienceOpticsMeteorologyPhysicsGeographyAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The spatial and angular emission patterns of artificial and natural light emitted, scattered, and reflected from the Earth at night are far more complex than those for scattered and reflected solar radiation during daytime. In this commentary, we use examples to show that there is additional information contained in the angular distribution of emitted light. We argue that this information could be used to improve existing remote sensing retrievals based on night lights, and in some cases could make entirely new remote sensing analyses possible. This work will be challenging, so we hope this article will encourage researchers and funding agencies to pursue further study of how multi‐angle views can be analyzed or acquired.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,577
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations33
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Geophysical Research AtmospheresMême sujetImpact of Light on Environment and HealthTravaux en français237 207