The Sensitivity of InSAR Closure Phase to Spatial Variations of Soil Structure and Moisture as Revealed by FDTD Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Large scale monitoring of soil moisture is important for environmental systems and agriculture, with both optical and synthetic aperture radar (SAR) remote sensing having become methods of choice for repeatably imaging the Earth’s surface. Besides SAR backscatter, the repeat pass interferometric SAR (InSAR) phase is also sensitive to soil moisture changes and has been proposed as an observable for soil moisture retrieval algorithms. The phase loop sum between three interferometric SAR images, called closure phase, is of particular interest for soil moisture retrieval due to its insensitivity to topography and atmospheric changes. A specialized 3-D finite-difference time-domain simulation tool is used to simulate SAR pixels containing a variety of different soil structures. Soil parameters such as inhomogeneity size, moisture gradients and surface roughness are investigated, and the observed closure phase is compared against the predicted results from an analytical model. Further, the sensitivity of closure phase to changes in soil moisture is compared for each of the soil structures under investigation. Finally, we construct a simple moisture regression problem and show that including polarimetry can enable the regression to solve for soil structure properties.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».