Wind direction estimation from SAR images of the ocean using wavelet analysis
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Abstract
AbstractWe present a method for the automatic estimation of wind directions from synthetic aperture radar (SAR) images of the ocean. The method is based on a wavelet analysis and assumes that the wind direction aligns with boundary-layer atmospheric roll vortices, which often appear as streaks at kilometre scales in SAR images of the ocean, and measures the orientation of the streaks. Unlike estimation methods that use the discrete Fourier transform (DFT), the streaks in SAR images are described quantitatively as a natural output of this method. Furthermore, more optimal wind directions are obtained by comparing the directional orientation of the streaks at different spatial scales. Sub-scenes in which the streaks are too weak to determine wind direction do not return a direction, as governed by a user-selected threshold. Wind directions for these sub-scenes are based on those in neighbouring sub-scenes by using an adaptive smoothing technique. Quality control involves tuning the threshold level. We apply the method to two examples of RADARSAT-1 SAR images. The results are compared with those of a DFT-based wind direction analysis, and it is shown that a robust wind direction field is obtained. Mesoscale wind structures can be described by using a finer computing grid. The estimated wind directions still include a 180° direction ambiguity.Nous présentons une méthode pour l'estimation automatique des directions de vent à partir d'images du radar à synthèse d'ouverture (RSO) de l'océan. La méthode est basée sur l'analyse en ondelettes et repose sur la prémisse que la direction du vent s'aligne suivant les vortex des rouleaux à la couche limite de l'atmosphère, qui se manifestent souvent sous forme de stries à l'échelle kilométrique dans les images RSO de l'océan, et mesure l'orientation de ces stries. Contrairement aux méthodes d'estimation utilisant la transformée de Fourier discrète (TFD), les stries dans les images RSO peuvent être décrites quantitativement comme un produit naturel de cette méthode. De plus, des directions plus optimales de vent sont obtenues en comparant l'orientation directionnelle des stries à différentes échelles spatiales. Les sous-scènes dans lesquelles les stries sont trop faibles pour permettre de déterminer la direction du vent ne retournent pas de direction tel que défini par le seuil choisi par l'utilisateur. Les directions de vent pour ces sous-scènes sont basées sur celles des sous-scènes avoisinantes en utilisant une technique adaptative de lissage. Le contrôle de la qualité implique un ajustement du niveau de seuillage. Nous appliquons la méthode à deux exemples d'images RSO de RADARSAT-1. Les résultats sont comparés aux résultats de l'analyse des directions de vent basée sur la TFD et il est démontré qu'il est possible d'obtenir un champ robuste de directions de vent. Des structures de vent à méso-échelle peuvent être décrites en utilisant une grille de calcul plus fine. Les directions de vent estimées comportent toujours une ambiguïté de direction de 180°.[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.
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 | 0.001 |
| 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 it