Characterizing Near Nadir Ka-band Backscatter for Mapping Water Surfaces With InSAR
Notice bibliographique
Résumé
To gain an empirical understanding of the utility of near-nadir Ka-band for mapping surface changes, particularly with respect to water and wet surfaces, this dissertation demonstrates the utility for mapping water surface elevation (WSE) and inundation as observed by the airborne complement of the upcoming Surface Water and Ocean Topography (SWOT), AirSWOT. To produce high-resolution WSE and extents, SWOT and AirSWOT rely on strong backscatter signal returns using the Ka-band radar frequency. However, despite having many theoretical assessments of Ka-band scattering for water surfaces, observation-based knowledge of high-resolution Ka-band scattering for small inland water bodies is limited, consequently limiting the understanding of signal errors and resultant elevation errors. AirSWOT has provided the first Ka-band InSAR observations over diverse land cover and under changing hydrologic conditions by flying through Alaska and Canada during July and August 2017, allowing an unprecedented assessment of Ka-band scattering dynamics. These flights revealed bright radar returns, akin to a theoretical open water return, over vegetation and moist, bare soils, complicating open water classification, a necessary task for the SWOT mission. AirSWOT WSE errors relative to in-situ GPS showed an average bias of -58 cm. After correcting for biases, centimeter-level seasonal hydrologic changes are identified across the study region for the period July-August 2017. Following bias correction, residual errors may be explained by the prevalence of mixed water-vegetation pixels, which may occur in 5% of observations on average, and by wind speeds below 3 m/s (6.7 mph), which reduce water surface roughness.\nThis dissertation uses airborne AirSWOT, LiDAR, model, and in-situ data to (1) demonstrate the utility of the 2017 Ka-band AirSWOT observations, showing that the error-prone dataset can nonetheless observe cm-scale hydrologic spatial and temporal gradients across the ABoVE domain; (2) identify differences and similarities in backscattering values between water and land cover types to assess the likelihood of misclassification, additionally enabling the characterization of vegetation densities alongside the heights estimated from InSAR; and (3) assess atmospheric influences from the wind on Ka-band scattering changes due to water surface roughening, creating a path for assessments at the water-air interface for small water bodies.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».