Inferring Inherent Optical Properties of Sea Ice Using 360-Degree Camera Radiance Measurements
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we demonstrate the utilization of a compact, consumer-grade 360-degree camera for measuring the in-ice spectral angular radiance distribution. This novel technique allows for the instantaneous acquisition of all radiometric quantities at a given depth with a non-intrusive probe. This gives the opportunity to monitor the light field structure (mean cosines) from the atmosphere to the underlying ocean beneath ice. In this study, we report vertical profiles of the light field geometric distribution measured at two sites representative of distinct ice types: High Arctic multi-year ice and Chaleur Bay (Quebec, Canada) landfast first-year ice. We also propose a technique to empirically retrieve the depth-resolved inherent optical properties by matching simulated profiles of spectral irradiances calculated with the HydroLight radiative transfer model to the observed ones. As reported in other studies, the derived reduced scattering coefficients were high (641.57 m-1, 72.85 m-1) in the top (2 cm, 5 cm) for both sites (High Arctic, Chaleur Bay) and lower in the interior part of the ice (0.48 to 4.10 m-1, 0.021 to 7.79 m-1). Due to the inherent underdetermined nature of the inversion problem, we emphasize the importance of using the similarity parameter that considers both the absorption and the reduced scattering coefficients. Finally, we believe that this radiometric device, combined with the proposed inversion technique, will allow to scale up the measurements of the inherent optical properties of different kinds of sea ice enabling to take better account of terrain variability in radiative transfer models.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».