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Enregistrement W7008170038

Assessment of l-band and c-band scatterometry for agricultural and Arctic remote sensing

2024· dissertation· en· W7008170038 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIndigenous Knowledge Systems and Agriculture
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureVegetation (pathology)ArcticRadarClimate changeSatelliteBaseline (sea)Backscatter (email)Sea ice
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is drastically affecting agricultural practices and the Arctic environment as warmer conditions and extreme weather events are becoming increasingly common. Agricultural practices are having to adapt to longer periods of drier conditions and heavy rain events. At the same time, warmer global temperatures and decreasing sea ice concentrations are allowing for increased marine traffic throughout the year, posing the threat of an oil spill. The application of microwave radar systems for environmental monitoring is not a new practice but the conditions that are being monitored are continuing to evolve with the changing climate. This thesis aims to determine the usability of C-band (5.5GHz) and L-band (1.26 GHz) ground-based polarimetric microwave radar systems for agricultural monitoring (C-band and L-band) as well as detecting diesel fuel in the Arctic Ocean (C-band). Findings of the agricultural monitoring study suggest that both C-band and L-band scatterometers can detect changes in vegetation height, while C-band was only correlated with soil moisture at 5cm whereas L-band had correlations at all soil moisture depths that were monitored. Results of the diesel fuel study determined that there were significant changes to received C-band backscatter during the transition from open water to sea ice, as well as when diesel fuel emerged to the surface of the sea ice. These studies will contribute to a baseline of data that can be used to better understand satellite data for agricultural remote sensing purposes. The results of the agricultural remote sensing studies l further the understanding of the sensitivity of L-band microwave radar to vegetation cover as well as the optimal radar system parameters to determine soil moisture from radar backscatter values. The outcome of the diesel-contaminated sea ice experiments will improve and aid northern Canadian communities’ preparedness and response protocols to an oil spill in the Arctic marine environment in partnership with the Canadian Standards Association Group.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil0,667

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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