Altimetric Ku-band Radar Observations of Snow on Sea Ice Simulated with SMRT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Radar altimetry provides sea ice thickness estimates for polar region. However, uncertainty in the scattering horizon used to retrieve sea ice thickness arises from interactions between the emitted signal and snow cover on the ice surface. Therefore, improving our knowledge on electromagnetic waves scattering with the snowpack and ice is necessary to retrieve sea ice thickness accurately. The Snow Microwave Radiative Transfer (SMRT) model was used to simulate the low-resolution altimeter waveform echo from snow-covered sea ice, using in-situ measurements as input. In-situ measurements from four field campaigns in three distinct Canadian Arctic regions includes temperature, salinity, density, specific surface area, microstructure from X-ray tomography and surface roughness measurements using structure from motion photogrammetry. Evaluation of SMRT in altimeter mode was performed against CryoSat-2 waveform data in pseudo-low-resolution mode. Simulated and observed waveforms showed good agreement, although it was necessary to optimize the snow and sea ice roughness. In addition, simulations of backscatter in low-resolution mode in preparation for the European Space Agency’s CRISTAL mission indicated that the dominant return comes from the ice surface at Ku-band and from the snow surface at Ka-band for smooth first-year ice. However, for rougher multi-year ice, the main scattering comes from the snow surface for both Ku and Ka-band. These findings depend on the parameterisation of the roughness. This work offers insight into the dominant surface return for Ku and Ka and paves the way towards a physical retracker using SMRT to retrieve snow depth and sea ice thickness for radar altimeter missions.
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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 | 0,000 | 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 ».