High Resolution Tropical Cyclone Vortex and Wind Structure from SAR Imagery for ESA MAXSS Project
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of this dataset is to gather the ocean surface wind fields measured by two C-band synthetic aperture radar (SAR) satellites (e.g, RADARSAT-2 and Sentinel-1) under extreme weather conditions. This dataset aims at providing high-resolution tropical cyclone (TC) ocean surface wind speeds, directions, 34-, 50-, and 64-kt wind radii in each geographical quadrant. TC ocean surface wind speeds and directions were retrieved from RADARSAT-2 and Sentinel-1 dual-polarization (VV, VH) SAR imagery, based on the Bayesian method and local gradient approach, respectively. The procedure for estimating wind radii can be summarized as three steps. First, the contours of each wind radii are computed, which consists of a number of line segments. Then, the distances from the storm center to each point of the longest line segment in each quadrant are calculated. Finally, the 90% cumulative distribution of this distance is defined as the wind radii of a given wind threshold at that quadrant. The SAR-retrieved high-resolution TC ocean surface wind fields and add-values (e.g., 34-, 50-, and 64-kt wind radii) haven been validated using observations from buoys, airborne stepped-frequency microwave radiometer, GPS dropsonde, and spaceborne radiometers. This dataset was produced in the frame of the ESA funded Marine Atmosphere eXtreme Satellite Synergy (MAXSS) project. The primary objective of the ESA Marine Atmosphere eXtreme Satellite Synergy (MAXSS) project is to provide guidence and innovative methodologies to maximize the synergetic use of available Earth Observation data (satellite, in situ) to improve understanding about the multi-scale dynamical characteristics of extreme air-sea interaction.
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 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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».