Angular variation of SAR polarimetric parameters over multiyear ice
Notice bibliographique
Résumé
Backscatter and derived parameters from Synthetic Aperture Radar (SAR) may vary across the swath as the incident angle increases from the near to the far range, especially in the ScanSAR mode. Previous studies characterize this angular variation in the form of linear regression for commonly used ice types, namely first-year (FYI) and multi-year (MYI). The present study took advantage of the appearance of three grounded multi-year ice floes, viewed at different radar incidence angles, in a series of 22 RADARSAT-2 fully-polarimetric images, acquired over the Resolute Passage in the Canadian Arctic, during the period from 21 October to 28 December 2017. The ice properties remained invariant during the observation period; hence, variation of radar parameters of MYI can be attributed to change of incidence angle only. Quantification of angular variation of the selected SAR parameters was performed. They include conventional orthogonal backscatter coefficients, derived parameters from the incoherent decomposition of Cloude-Pottier, Yamaguchi, and Touzi, as well as a set of parameters from the compact polarimetry mode. Results specify the parameters that reveal variation with incidence angle and present the linear regressions equations. The explanation for the behaviour of each parameter, in terms of showing or not showing an angular trend, is offered. Results will be useful when using the polarimetric parameters in the sea ice classification scheme.
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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 ».