Machine learning-based calibration of the GOCE satellite platform magnetometers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Additional datasets from space-based observations of the Earth’s magnetic field are of high value to space physics and geomagnetism. The use of platform magnetometers from non-dedicated satellites has recently successfully provided additional spatial and temporal coverage of the magnetic field. The Gravity and steady-state Ocean Circulation Explorer (GOCE) mission was launched in March 2009 and ended in November 2013 with the purpose of measuring the Earth’s gravity field. It also carried three platform magnetometers onboard. Careful calibration of the platform magnetometers can remove artificial disturbances caused by other satellite payload systems, improving the quality of the measurements. In this work, a machine learning-based approach is presented that uses neural networks to achieve a calibration that can incorporate a variety of collected information about the satellite system. The evaluation has shown that the approach is able to significantly reduce the calibration residual with a mean absolute residual of about 6.47nT for low- and mid-latitudes. In addition, the calibrated platform magnetometer data can be used for reconstructing the lithospheric field, due to the low altitude of the mission, and also observing other magnetic phenomena such as geomagnetic storms. Furthermore, the inclusion of the calibrated platform magnetometer data also allows improvement of geomagnetic field models. The calibrated dataset is published alongside this work. Graphical Abstract
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».