A CNN-based Hybrid Dehazing and Regression Model for Sea Surface Wind Speed Retrieval from Rain-contaminated Marine Radar Data
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the widespread application of X-band radar for measuring ocean surface parameters has become common, yet the presence of rain significantly hinders the marine radar system. As a result, this paper introduces a model that combines the dehazing technique with the convolutional neural network (CNN) regression network to estimate sea surface wind speed from X-band radar images collected under rainy conditions. Specifically, the CNN-based end-to-end dehazing system is first applied to the rain-contaminated radar images to mitigate the blurred areas caused by rain. Then, a deep CNN regression network is utilized to estimate the wind speed. The radar data were collected from a shipborne Decca radar in a sea area 300 km from Halifax, Canada, in 2008. In contrast to the wind speed estimation method based on support vector regression (SVR), the utilization of the CNN network demonstrates superior accuracy in wind speed measurement, yielding more precise results. The root-mean-square error (RMSE) of the estimated result from the Decca radar data is decreased to 1.02 m/s from 1.24 m/s, and the correlation coefficient (CC) is increased to 0.95 from 0.91.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».