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Enregistrement W4283454301 · doi:10.3389/frsen.2022.876748

Spatial Variability of In Situ Above-Water Reflectance in Coastal Dynamic Waters: Implications for Satellite Match-Up Analysis

2022· article· en· W4283454301 sur OpenAlexafffundabout
Hussain J. Nasiha, Ziwei Wang, Fernanda Giannini, Maycira Costa

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Remote Sensing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMarine Environmental Observation Prediction and Response Network
Mots-clésRemote sensingRadianceImage resolutionEnvironmental scienceOcean colorSatelliteSubpixel renderingSpatial variabilityTemporal resolutionSpectroradiometerSpatial distributionGeologyPixelReflectivityComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The validation of ocean color satellite retrievals generally relies on analyzing match-ups between in situ measurements and satellite retrievals. These analyses focus on the quality of the satellite data, however, of the same importance is the quality of the in situ data. Here, we present the spatial variability of in situ above-water reflectance (R rs (0+)) within the spatial resolution of different ocean color satellites—300, 900, 1500, and 3000 m spatial resolutions, mimicking Sentinel 3 OLCI and MODIS-Aqua satellites, and possible 3 × 3 and 5 × 5 windows. Radiometric data was acquired with autonomous radiometric sensors installed in the British Columbia Ferry Services Inc. vessel “Queen of Alberni” from May to September 2019, crossing the optically dynamic waters of the Strait of Georgia, Canada. The dataset followed optimal geometry of acquisition and processing, including corrections for skylight radiance signals, ship superstructure, the non-isotropic distribution of the water-leaving radiances, and quality control. A total of 33,073 spectra at full resolution, corresponding to 10 days, were considered for the analysis presented here. The results showed that, overall, the subpixel variability increased as the spatial resolution of the sensor or the window size increased, mainly in a linear fashion. Specifically, spatial variability of R rs (0+) was the largest (∼18% and 68% for 900 and 3000 m pixel resolution, respectively) in Near Field Plume Interface waters, followed by in the Ocean Water Interface (∼28% and 35%, respectively), thus indicating spatial heterogeneity of interface waters. Further, we found that the estuarine waters showed higher subpixel R rs (0+) variability (∼8% and 16% for 900 and 3000 m, respectively) compared with plume and oceanic waters. We showed that the high spatial variability in R rs (0+) was primarily associated with the spatial dynamics of the optical water constituents, thus limiting the use of these datasets as Fiducial Reference Measurements and for validation of satellite-derived atmospherically corrected reflectance. We suggest that spatial variability of the in situ R rs (0+) should also be considered in the selection criteria for good match-up data, especially for data acquired in coastal dynamic systems. As a result, it will advocate for the exclusion of interface or transition water pixel grids in order to avoid compromising the statistical result of satellite validation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,216 · 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.

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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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