ESTIMACIÓN DE LA HUMEDAD SUPERFICIAL DEL SUELO MEDIANTE DATOS SAR EN BANDA X
Bibliographic record
Abstract
El objetivo de este estudio es la estimación y el mapeo de la humedad del suelo a partir de imágenes Cosmo-Skymed (Banda X), adquiridas sobre una cuenca agrícola situada en el centro de la provincia de Buenos Aires, Argentina (Latitud: 37°S; Longitud: 60°W aproximadamente). Se emplea una aproximación empírica, mediante correlación entre el coeficiente de retrodispersión (sigma_0) y las mediciones de humedad del suelo (HS), obtenidas simultáneamente con el pasaje satelital. La humedad volumétrica superficial (0 a 10 cm) del suelo fue medida mediante el método gravimétrico en 15 parcelas agrícolas (sitios). La relación lineal entre la retrodispersión de la señal radar (sigma_0) y las mediciones de HS [HS( %) = b+a.sigma_0(dB)] presenta diversos coeficientes y ajustes (r2), dependiendo de la dirección orbital y la polarización (desde r2 = 0, 28 para datos VV Ascendente hasta r2 = 0, 69 para HH Descendente). Aplicando las ecuaciones correspondientes, las imágenes se transformaron de sigma_0 a HS( %), obteniendo los mapas de HS (para cada polarización y tipo de órbita). Se realizó una validación cruzada entre datos de HS medida vs. estimada, calculando el Error Cuadrático Medio (RMSE) y el Error Medio Cuadrático Normalizado (NMSE). Los mejores resultados se obtuvieron con las imágenes Descendentes, con 6,3% < RMSE < 6,9% y 1,6 < NMSE < 2,0 %. Se comparan los resultados con otras experiencias, y se plantean expectativas futuras.
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 | 0.001 | 0.001 |
| 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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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".