The application of C-band and L-band polarimetric microwave radars in cryosphere (terrestrial snowfalls and oil spills within freezing seawater)
Notice bibliographique
Résumé
The recent global warming and climate change have significantly altered the extents of sea ice and snow. Declining thickness of the Arctic sea ice increases maritime activities for resource extraction, refueling communities, tourism, and shipping. Changes of snowpack threaten water availability for agriculture, drinking water, and hydropower in dependent regions. Thus, remote sensing approach is essential for detecting and monitoring snowfall and oil-contaminated sea ice. This thesis focuses on studying two main objectives: 1) monitoring oil spills within freezing seawater (by aiming to understand the potential impacts of diesel fuel and wind on the growth, thermophysical, and C-band backscattering responses of newly forming sea ice.), and 2) investigating terrestrial snowfall events (by aiming to examine the capabilities of C-band and L-band scatterometers in detecting the presence of dry and wet snow, along with monitoring the thermophysical changes within the snowpacks). In order to investigate the objectives, three experiments were conducted during 2022-23 at the University of Manitoba research facilities (SERF and The Point). The experiments were centered on change detection, dual-frequency, and multi-scenario approaches to provide intercomparable results and interpretations. By accomplishing these objectives, this thesis makes a substantial contribution in developing both contemporary and future C-band and L-band satellites missions. It provides essential data, such as the location and extent of the snow on the ground, as well as the oil-contaminated sea ice in the Arctic for modeling and mapping programs. Consequently, the outcomes will provide successful supports to many climate change counter-responses and strategies around the world.
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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 | 0,000 | 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 ».