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Enregistrement W4389144679 · doi:10.3390/rs15235553

Quality Control for Ocean Current Measurement Using High-Frequency Direction-Finding Radar

2023· article· en· W4389144679 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadar Systems and Signal Processing
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRemote sensingSmoothingComputer scienceRadarDoppler effectCurrent (fluid)Environmental scienceGeologyGeodesyPhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-frequency radars (HFRs) are important for remote sensing of the marine environment due to their ability to provide real-time, wide-coverage, and high-resolution measurements of the ocean surface current, wave height, and wind speed. However, due to the intricate multidimensional processing demands (e.g., time, Doppler, and space) for internal data and effective suppression of external noise, conducting quality control (QC) on radar-measured data is of great importance. In this paper, we first present a comprehensive quality evaluation model for both radial current and synthesized vector current obtained by direction-finding (DF) HFRs. In the proposed model, the quality factor (QF) is calculated for each current cell to evaluate its reliability. The QF for the radial current depends on the signal-to-noise ratio (SNR) and DF factor of the first-order Bragg peak region in the range–Doppler (RD) spectrum, and the QF for the synthesized vector current can be calculated using an error propagation model based on geometric dilution of precision (GDOP). A QC method is then proposed for processing HFR-derived surface current data via the following steps: (1) signal preprocessing is performed to minimize the effect of unwanted external signals such as radio frequency interference and ionospheric clutter; (2) radial currents with low QFs and outliers are removed; (3) the vector currents with low QFs are also removed before spatial smoothing and interpolation. The proposed QC method is validated using a one-month-long dataset collected by the Ocean State Monitoring and Analyzing Radar, model S (OSMAR-S). The improvement in the current quality is proven to be significant. Using the buoy data as ground truth, after applying QC, the correlation coefficients (CCs) of the radial current, synthesized current speed, and synthesized current direction are increased by 4.33~102.91%, 1.04~90.74%, and 1.20~62.67%, respectively, and the root mean square errors (RMSEs) are decreased by 2.51~49.65%, 7.86~27.22%, and 1.68~28.99%, respectively. The proposed QC method has now been incorporated into the operational software (RemoteSiteConsole v1.0.0.65) of OSMAR-S.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,225 · 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