Using the Pauli Scattering Mechanisms for Analysis of Polarimetric SAR Images from RADARSAT Constellation and TanDEM-X Missions
Notice bibliographique
Résumé
This work describes techniques for extraction of information in polarimetric images from RADARSAT constellation mission (RCM) and TanDEM-X (TDX) and TerraSAR-X (TSX) satellites. Using the boundary conditions of Maxwell's equations it is shown how the single bounce and double bounce scattering can be extracted from quad-pol and compact polarimetric (CP) SAR. We develop new equations to calculate the Pauli decomposition from simulated CP data using RCM quad-pol data. The RCM CP option is circular transmit, linear receive (CTLR). We find that using quad-pol data performs better than using CP data for Pauli decomposition, especially extraction of the HV component. Estimation of single bounce and double bounce scattering from RCM CP data is feasible and yields more information about scattering properties than the CP components alone. We show how more information can be extracted from bistatic TSX/TDX quad-pol data by estimation of the coherence of the different Pauli components and optimization of the interferometric coherence using ships as detection objects. This is a unique opportunity to use optimized coherence on moving ships for characterizing their structure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».