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Enregistrement W7097012371

GENERATION OF CALIBRATED WIND WAVE SLOPES IMAGES FROM THE ENVISAT POLARIMETRIC DATA

2013· article· en· W7097012371 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Waves and Remote Sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolarimetryRadarAnisotropyBackscatter (email)Wind waveRadar cross-sectionSynthetic aperture radarWind direction
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,136 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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