Observing Seasonal Variabilities of a Permafrost Landscape With PolSAR, InSAR and Pol-InSAR
Notice bibliographique
Résumé
Synthetic aperture radar (SAR) remote sensing is an established approach for observing Earth processes. The combination of different types of SAR acquisitions in polarimetric, interferometric, and polarimetric-interferometric frameworks is well studied for retrieving parameters of certain landscape features, such as forests and glaciers. These frameworks have only been rarely applied to permafrost regions, characterized by particular dielectric and structural properties, in particular frozen ground. Here, we investigate the effect of permafrost characteristics on the different SAR imaging modes. This study performs an analysis of the SAR data retrieved during an airborne campaign conducted by the German Aerospace Center (DLR) in the Canadian low Arctic. Established polarimetric SAR, SAR interferometry, and polarimetric SAR interferometry techniques are applied on the region of interest. For each of these techniques, results are analyzed in several dimensions. Winter and summer observables are compared, the influence of vegetation type is assessed, and differences between results obtained at different radar frequencies are shown. This study leads the path toward the retrieval of soil and vegetation parameters in permafrost tundra environments using multimodal SAR techniques.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».