Sea surface oil slick detection and wind field \nmeasurement using global navigation satellite \nsystem reflectometry
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, research for improving sea surface remote sensing using the Global \nNavigation Satellite System-Reflectometry (GNSS-R) signals is presented. Firstly, a \nmethod to enable the simulation of GNSS-R delay Doppler Map (DDM) of an oil \nslicked sea surfaces under general scenarios is proposed. The DDM of oil slicked \nsea surface under general scenarios is generated by combining the mean-square slope \nmodel for oil slicked/clean surfaces and the GNSS-R Zavorotny-Voronovich (Z-V) \nscattering model. The coordinate system transformation appropriate for general- \nelevation-angle scenarios is also incorporated. Secondly, a technique to detect sea \nsurface oil spills using reflections from Global Navigation Satellite System (GNSS) \nsatellites is presented. This technique is implemented by compensating the distor- \ntion induced during the DDM deconvolution process of scattering coefficient retrieval \nand employing the spatial integration approach (SIA) to retrieve the scattering co- \nefficients unambiguously using the DDMs obtained by two separate antenna beams. \nA performance characterization including retrieval accuracy and resolution is demon- \nstrated with respect to the signal-to-noise ratio and the size of oil slicks, respectively. \nSimulation based on the oil slick distribution of the Deepwater Horizon oil spill ac- \ncident shows that the retrieval error can be reduced by the SIA after the distortion \ncorrection. The technique proposed here can be used to map oil slick extent on the \nocean surface or it may be applied generically to produce physical surface maps of the bistatic scattering coefficient from multiple DDM’s from a single space-based platform. \nLastly, a novel method is presented to retrieve sea surface wind speed and direction \nby fitting the two-dimensional simulated GNSS-R DDMs to measured data. An 18- \nsecond incoherent correlation is performed on the measured signal to reduce the noise \nlevel. Meanwhile, a variable step-size iteration as well as a fitting threshold are used \nto reduce the computational cost and error rate of the fitting procedure, respectively. \nUnlike previous methods, all the DDM points with normalized power higher than the \nthreshold are used in the least-square fitting. An optimal fitting threshold is also \nproposed. To validate the proposed method, the retrieval results based on a dataset \nfrom the United Kingdom Disaster Monitoring Constellation satellite are compared \nwith the in-situ measurements provided by the National Data Buoy Center, and good \ncorrelation is observed between the two.
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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 | 0,000 |
| 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 ».