On the use of Compact Polarimetry SAR features for the monitoring of a crashed aircraft in the Western part of King George Island, Antarctica
Notice bibliographique
Résumé
Synthetic Aperture Radar (SAR) is an active, all-day and all-weather, high-resolution microwave sensor able to measure the electromagnetic field backscattered off the observed scene. Antarctic environment presents very hard imaging conditions for optical imagery, and sometimes they are challenging even for SAR observations. However, full-polarimetric (FP) SAR features can provide useful information for characterizing man-made targets in different types of ice. This study aims at exploiting polarimetric features extracted from compact-polarimetric (CP) SAR architectures, e. g., circular transmitting/linear receiving (CTLR) and linear transmitting/linear receiving (LTLR), that have been shown to be operationally attractive due to the doubled area coverage they offer with respect to FP SAR architectures. CP SAR data are here emulated using actual FP SAR measurements to both detect the dominant scattering mechanism that characterizes man-made targets, and classify them accordingly. As a study case, an aircraft crashed on November 2014 off the Chilean military base area in the western of King George Island (Antarctica) and actually placed close to the gravel airstrip, is considered. At all, three Radarsat-2 FPSAR data were acquired over the test site. In this study, as first results, a single SAR acquisition was explored due to the availability of ground truth relevant to the crashed aircraft and other airdrome structures position. The achieved preliminary results have encouraged future work that will deal with the exploration of different responses from a wide range of inland and sea ice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».