GENERATION OF CALIBRATED WIND WAVE SLOPES IMAGES FROM THE ENVISAT POLARIMETRIC DATA
Notice bibliographique
Résumé
A new method for the direct measurements of an anisotropic wind induced sea waves is proposed. It exploits the polarimetric spaceborne SAR data to derive the main wave parameters. It was shown that the ratio of like-polarized and cross-polarized components of sea backscattered signal contains the direct information on slopes of wind induced waves. It is especially applicable to the high resolution SAR images because it allows to evaluate the level of waves spatial anisotropy. Also, it was shown that the radar intensities correspond to waves structure in area of atmospheric vortexes. The result had been confirmed via processing of experimental data acquired over Newfoundland, North Atlantic region from ASAR ENVISAT polarimetric data set. 1. ANALYTICAL APPROACH 1.1. Retrieving of RCS polarimetric components In this paper the simplified analysis of the polarimetric components of radar cross section (RCS) is proposed. It takes into account a spatial anisotropy of large sea waves. The analysis is based on preceding works [1,2] and regards two problems. At first, it’s an evaluation of the intensities of like-polarized and cross-polarized components (LPC and CPC), on second, it’s a possibility for measurements of anisotropic waves parameters without anyway internal or external RCS calibration, i.e. on the relation of intensities of the polarimetric components of backscattered signal. defined by accepted model of spectrum of the developed wind-induced waves. For simplification, an equation (1) was approximated by exponent, concerning to middle viewing angle θ
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,002 |
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 ».