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Enregistrement W4415707431 · doi:10.1109/tgrs.2025.3627303

Multimodal Remote Sensing of Thunderstorm Charge Motion: A Radar Echo and Electric Field Fusion Approach

2025· article· W4415707431 sur OpenAlexaff
Yang Xu, Hongyan Xing, Fa Zhu, Yong Chen, David Camacho, Xudong Dong, Witold Pedrycz

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing · 2025
Typearticle
Langue
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLightning and Electromagnetic Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRadarThunderstormLidarSensor fusionField (mathematics)CalibrationStormElectric fieldRadar imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The precise observation of thunderstorm charge motion remains challenging due to the limitations of single-modal remote sensing techniques. This paper proposes a novel multimodal remote sensing framework integrating radar echo intensity (REI) and atmospheric electric field (AEF) data for three-dimensional (3D) charge localization. Our approach tackles critical challenges in meteorological remote sensing by introducing a high-precision spatiotemporal calibration protocol to align high-frequency AEF with low-frequency radar scans, along with physics-constrained feature fusion that incorporates an AEF-REI interaction term to enhance robustness. We develop a Bayesian-optimized random forest model to improve localization accuracy under non-stationary conditions. Validated via 3D charge trajectory reconstruction, our method achieves strong consistency with radar-observed storm core movements, demonstrating its potential as a new remote sensing paradigm for thunderstorm monitoring.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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