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Enregistrement W4392535596

Assessment of the sensitivity of the instrument FCI aboard the new satellite Meteosat Third Generation imager (MTG -I) to changes in load of dust aerosols in the atmosphere

2016· preprint· fr· W4392535596 sur OpenAlexaff
Youva Aoun

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSatelliteAtmosphere (unit)Remote sensingEnvironmental scienceSensitivity (control systems)MeteorologyAtmospheric sciencesAerospace engineeringGeologyGeographyEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette thèse porte sur une méthodologie d’estimation des capacités d’un futur instrument spatioporté. Le cas d’étude est l’instrument Flexible Combined Imager (FCI) à bord du futur satellite Meteosat Troisième Génération Imageur (MTG-I), et plus particulièrement ses capacités à détecter des variations de quantité d’aérosols désertiques dans l’atmosphère. Une meilleure connaissance de ces aérosols fait partie des besoins régulièrement exprimés pour l’étude du climat, la prévision météorologique ou l’estimation de la ressource solaire dans des zones arides comme le Sahara. Ce type d’aérosols est abondant dans l’atmosphère. Leurs propriétés physico-chimique les rendent distinguables des autre types d’aérosols comme ceux résultant de la pollution d’origine anthropique, d’autant qu’ils sont émis dans des zones protégées des contaminations par ces autres types. Ils représentent donc un cas d’étude simple pour valider la méthodologie développée dans cette thèse.La méthodologie consiste à réaliser un simulateur de vue du sol par l’instrument, à effectuer de très nombreuses simulations des luminances mesurées par l’instrument sous diverses conditions atmosphériques et de l’albédo du sol, à analyser les résultats de manière à quantifier l’influence de chaque variable dans la variation de la luminance, puis à conclure quant aux capacités de détection grâce un critère de détectabilité prenant en compte les caractéristiques de l’instrument.Le simulateur développé a été validé par confrontation avec des mesures réelles de l’instrument SEVIRI à bord du satellite Meteosat Second Generation. L’innovation principale réside dans l’usage de l’approche d’analyse de sensibilité globale (GSA). Cette dernière quantifie l’influence de chaque variable séparément ainsi que les termes croisés. Elle exploite des fonctions de répartition statistique des variables extraites d’observations, et permet par conséquent d’obtenir une analyse de sensibilité réaliste. La GSA produit aussi des fonctionnelles modélisant l’influence d’une ou plusieurs variables sur la variabilité du signal observé et utilisables pour différentes applications dans la télédétection.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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