REMOTE SPECTRAL IMAGING USING A LOW COST UAV SYSTEM
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The purpose of this scientific survey is to support the research being conducted at York University in the field of spectroscopy and nanosatellites using Argus 1000 micro- spectrometer and low cost unmanned aerial vehicle (UAV) system. On the CanX-2 mission, the Argus spectrometer observes reflected infrared solar radiation emitted by Earth surface targets as small as 1.5 km within the 0.9-1.7 μm range. However, limitations in the volume of data due to onboard power constraints and a lack of an onboard camera system make it very difficult to verify these objectives using ground truth. In the last five years that Argus has been in operation, we have made over 200 observations over a series of land and ocean targets. We have recently examined algorithms to improve the geolocation accuracy of the spectrometer payload and began to conduct an analysis of soil health content using Argus spectral data. A field campaign is used to obtain data to assess geolocation accuracy using coastline crossing detection and to obtain airborne bare soil spectra in ground truth form. The payload system used for the field campaign consists of an Argus spectrometer, optical camera, GPS, and attitude sensors, integrated into a low-cost, unmanned aerial vehicle (UAV), which will be presented along with the experimental procedure and field campaign results.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».