USING A HELICOPTER-BORNE EM-INDUCTION SYSTEM TO VALIDATE RADARSAT SEA ICE SIGNATURES
Notice bibliographique
Résumé
Field surveys over the past several winters in the Gulf of St. Lawrence and off Labrador use helicopter-borne sensors to validate SAR ice signatures in RADARSAT imagery. Ice-plus-snow thickness profiles were collected using an electromagnetic (EM) induction system towed 15-25m above the ice surface by helicopter. Measurements from the laser altimeter contained in the EM system were high-pass filtered to derive ice surface topography profiles. In RADARSAT images, changes in SAR backscatter values are usually associated with changes in EM-measured ice thickness and laser-measured surface roughness. For example in the Gulf of St. Lawrence, large floes having low SAR backscatter are associated with uniform EM-measured ice thicknesses of 30-50 cm, while more variable ice thicknesses are present in the surrounding areas having higher backscatter. EM-measured ice thicknesses representing both deformed and undeformed ice are 50 % higher than ice thicknesses obtained through augered ice holes in undeformed ice. In a SAR image of the Labrador shelf area, the inshore ice appears dark, with bright streaks visible southeast (downwind) of small coastal islands. These streaks correspond to ice rubble with EM-measured ice thicknesses of about 1-2 m and laser-measured ridge elevations up to 0.9 m. 1.
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 | 0,000 |
| 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 ».