Radar cross section data inversion for snow-covered sea ice remote sensing
Notice bibliographique
Résumé
This thesis reports on my Ph.D. research in the area of microwave remote sensing of the Arctic. The main objective of this research is to reconstruct the dielectric profile of the snow-covered sea ice, and indirectly retrieve some of its geophysical and thermodynamic properties. To meet this objective, a nonlinear electromagnetic inverse scattering algorithm is developed that consists of forward and inverse solvers. The input to this algorithm is the normalized radar cross section (NRCS) data collected by radar systems from the snow-covered sea ice profile. The proposed inversion algorithm iteratively minimizes a discrepancy between the measured and simulated NRCS data to achieve an accurate reconstruction. Two main challenges associated with this inverse problem are its ill-posedness and its limited available scattering data. To tackle these, the utilization of appropriate regularization and weighting schemes as well as the incorporation of prior information into the inversion algorithm are employed. These include the utilization of (i) appropriate weighting factors for the misfit cost function, (ii) more sensitive NRCS data with respect to the unknown parameters, (iii) further parametrization of the profile based on the expected distribution, (iv) time-series NRCS data to better initialize the inversion process, and (v) NRCS data collected by the satellite and on-site scatterometer to be inverted simultaneously for profile reconstruction. The experimental data utilized are collected by the author in collaboration with the Centre for Earth Observation Science. These measurements are performed on (i) the artificially-grown sea ice in the Sea-ice Environmental Research Facility, located at the University of Manitoba during winter 2014, and (ii) the landfast sea ice located in the Arctic (Cambridge Bay, Nunavut) during May 2014. The measurement procedure includes NRCS data collection through an on-site C-band scatterometer and a spaceborne SAR satellite and physical sampling of the snow and sea ice. The proposed electromagnetic inverse scattering algorithm is utilized to invert these experimental data sets, as well as some synthetic data sets. It will be shown that the use of various techniques developed in this thesis in conjunction with the developed inversion algorithm results in reasonable snow-covered sea ice profile reconstruction.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».