WINTER SEA ICE MAPPING FROM MULTI-PARAMETER SYNTHETIC APERTURE RA DAR DATA Eric and
Notice bibliographique
Résumé
this paper, we evaluate on a quantitative basis the added value of various frequencies and polarizations for mapping icc conditions for estimating ice fractions. Ice maps derived from multi-parameter SAR data validated using a combination of ancillary information arc used yardstick to predict the level of performance of current and future single-frequency single-polarization satellite systems for winter ice mapping such as - 1 SA the Japanese Earth Satellite SAR and others, 1991), and the Canadian SAR and others, 1991), and possible combined information from these active sensors. identified winter ice conditions arc: 1 ) (MY), 2) compressed first year sea-ice 3) first-year rubble icc ridges 4) first-year rough ice 5) first-year smooth icc and thin first-year Although open water is absent from all data, it is included in the discussion as a possible icc type. 2. AIRSAR DATA SET acquired SAR observations of sea-ice in 1988 over the Sea, 3 of Alaska, C- = I,- 1'- = band frequency, the scattering matrix (van 1981; van and 1990) of resolution is recorded, and the data arc processed such the scattering matrices at different frequencies are spatially registered. A matrix comprises 4 complex numbers S VII , where is a complex number representation of the amplitude and phase of the radar return received V- (vertical) polarization when (horizontal) polarization is transmitted. Subsequent SAR processing yields data in Stokes format and 1990), or equivalently in cross-product format, i.e. for each pixel the cross-products < > are stored, where X, Y, X', and Y' arc H or V's, an asterisk denotes complex conjugation, and < > indicates a spatial averaging process over several (4 in practice) contiguous elements called processing in the literature. Although there 16 cross-products for...
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».