Caractérisation géostatistique de la variabilité spatiale de l’humidité du sol à l’aide des cartes dérivées des données radar à synthèse d’ouverture de RADARSAT-1
Bibliographic record
Abstract
AbstractThis paper examines the potential of RADARSAT-1 C-band synthetic aperture radar (SAR) data for quantifying the spatial variability of soil moisture in the Roseau River basin, in Manitoba, Canada. To compensate for the lack of accuracy in the measurement of roughness, we applied a semi-empirical calibration technique. The procedure improved the performance of the integral equation model (IEM). An inversion of the calibrated version of IEM was implemented to extract soil moisture maps. Adjustments to the semivariograms using an exponential model showed the existence of an effect of spatial organization. The correlation lengths obtained are in good agreement with those reported in the literature using in situ measurements (~100 m). However, we highlighted the influence of semivariogram spatial extents on such estimations. Yet, it has been shown that this effect can be modeled using exponential type functions (R2 > 0.90). During the analysis of the apparent variances, we confirmed the predominance of microstructure errors over the effect of radar speckle. We also outlined an increasing pattern in the apparent variances in relation to the scale of the geostatistical analyses. This pattern was less pronounced during relatively dry periods. This derives from the predominance of evaporation mechanisms, which create a uniform spatial distribution of moisture in the soil superficial layers.Cet article porte sur l’analyse du potentiel des données en bande C du radar à synthèse d’ouverture (RSO) de RADARSAT-1 à quantifier la variabilité spatiale de l’humidité du sol sur le bassin de la rivière Roseau au Manitoba, Canada. Afin de palier au problème du manque d’exactitude de la mesure de la rugosité, nous avons appliqué une technique d’étalonnage semi-empirique. Ce processus nous a permis d’améliorer la performance du modèle de l’équation intégrale (MEI). Une inversion de la version étalonnée du MEI a été implémentée pour extraire les cartes d’humidité du sol. Les ajustements des semivariogrammes par un modèle exponentiel ont dévoilé l’existence d’un certain effet d’organisation spatiale. Les longueurs de corrélation obtenues sont en bon accord avec celles reportées en littérature par des mesures in situ (~100 m). Cependant, nous avons mis en évidence l’influence des étendues des analyses variographiques sur de telles estimations. Pourtant, cet effet s’est montré modélisable par des fonctions de types exponentielles (R2 > 0,90). Lors de l’analyse des variances apparentes, nous avons confirmé la prédominance de l’apport des erreurs de la microstructure sur celui de l’effet du chatoiement radar. Nous avons aussi mis en relief le patron croissant des variances apparentes en fonction de l’échelle des analyses géostatistiques. Ce patron a été moins prononcé en périodes de dessèchement du sol. Il s’agit d’une prédominance des mécanismes d’évaporation qui engendrent une uniformisation de la distribution spatiale de l’humidité dans les couches superficielles du sol.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".