Mapping of the North Sea turbid coastal waters using SeaWiFS data
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Abstract
AbstractThe spatial–temporal coverage provided by optical remote sensing can be effectively used to overcome some of the severe deficiencies in the current in situ monitoring programs for water-quality parameters in the coastal zone. We present the outcome of a project to map the concentrations fields of total suspended matter in the North Sea, based on data from the sea-viewing wide field-of-view sensor (SeaWiFS) instrument. Next to a good infrastructure and standard automatic processing, a reliable atmospheric correction proved to be essential. A single-band algorithm, based on a representative set of inherent optical properties, is presented. The satellite data and data from a standard in situ monitoring program near the Dutch coast are compared. For the year 2000, a total of 129 images could be used to present actual information and to derive monthly mean patterns and trends in the dynamic North Sea system. The results show the capacity of satellite data to provide excellent temporal coverage. Spatial variations of suspended sediment, often caused by input from rivers plus wind- and wave-induced resuspension over shallow areas, are covered.La couverture spatio-temporelle proposée par la télédétection optique peut être utilisée efficacement pour surmonter certaines des principales lacunes associées aux programmes actuels de suivi in situ pour les paramètres de la qualité de l'eau dans les zones côtières. Nous présentons le résultat d'un projet pour cartographier les champs de concentration de matière totale en suspension dans la Mer du Nord, basé sur des données de l'instrument SeaWiFS. En plus d'une bonne infrastructure et d'une procédure automatique standard de traitement, une correction atmosphérique fiable s'est avérée tout aussi essentielle. Un algorithme à une bande basé sur un ensemble représentatif de propriétés optiques inhérentes est présenté. Les données satellitaires et les données d'un programme in situ standard de suivi réalisé près des côtes hollandaises sont comparées. Pour l'année 2000, un total de 129 images ont pu être utilisées pour présenter l'information existante actuelle et pour dériver les patrons mensuels moyens et les tendances moyennes dans le système dynamique de la Mer du Nord. Les résultats montrent le potentiel des données satellitaires à fournir une excellente couverture temporelle. La question des variations spatiales des sédiments en suspension souvent causées par des apports de rivières et par le phénomène de remise en suspension induit par le vent et les vagues au-dessus des zones peu profondes est aussi abordée.[Traduit par la Rédaction]
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".