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Enregistrement W4408564776 · doi:10.1109/tgrs.2025.3551941

Influence of Radiative Transfer Model-Based Atmospheric Correction and Dynamic Tie Points on Sea Ice Concentration Retrieval From Near-90 GHz Algorithm With FY-3D MWRI Data

2025· article· en· W4408564776 sur OpenAlexaff
Yufang Ye, Ziyu Yan, Zhuoqi Chen, Mohammed Shokr, Xiao Cheng

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNatural Science Foundation of Guangdong Province
Mots-clésAtmospheric modelRadiative transferRemote sensingSea iceAtmospheric radiative transfer codesEnvironmental scienceAtmospheric correctionGeologyMeteorologyAlgorithmComputer scienceClimatologyOpticsPhysicsReflectivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sea ice concentration (SIC) has been monitored with passive microwave (PM) observations for decades. Various techniques have been developed for its improvement. While techniques such as weather filters are commonly used, the necessity of combing radiative transfer model (RTM)-based atmospheric correction and dynamic tie points (DTP) remains an open question, particularly for near-90 GHz algorithm. This study investigates their respective influence on SIC retrieval using the FY-3D Microwave Radiation Imager (MWRI) data in 2019. The original and atmospherically corrected Arctic Radiation and Turbulence Interaction Study (ARTIST) Sea Ice (ASI) algorithm (ASI and ASI2, respectively) are used in combination with fixed tie points (FTP) and DTP, resulting in four sets of ice concentration retrievals, namely ASI-FTP, ASI-DTP, ASI2-FTP, and ASI2-DTP. They are inter-compared with three PM-based ice concentration products and evaluated with a synthetic aperture radar (SAR)-based ice/water classification product and 20 clear-sky Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) images from February to July 2019. The ASI2-based ice concentrations are overall higher and perform better, with the root mean square error (RMSE) and bias reduced by 5.4%–7.4% and 7.2%–8.0%, respectively. In comparison, the use of DTP has varying performances depending on the tie points extraction procedure. Good tie points work similarly to the atmospheric correction in mitigating SIC underestimations. The combined use of both varies substantially with seasons. During summer, it well captures the seasonal variability of tie points and effectively mitigates the atmospheric influence, thus significantly improving the retrievals. This highlights the necessity of combining both techniques for near-90 GHz algorithm, especially for summer.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil0,659

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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