Narrow band SWIR hyperspectral imaging: a new approach based on volume Bragg grating
Notice bibliographique
Résumé
Volume Bragg grating technology has enabled the development of a new type of staring hyperspectral camera. Based on Bragg Tunable filters, these hyperspectral cameras have both high spectral and spatial resolution, and significantly higher sensitivity than competing technologies like push broom spectrometer, liquid crystal tunable filters, or acousto-optic tunable filters. They are minimally sensitive to polarization and their spectral isolation can reach 106. Here we thus present an innovative tool to collect SWIR hyperspectral data with high spectral and spatial resolution. This new instrument is based on a 3nm bandwidth Bragg Tunable Filter, continuously tunable from 1.0um and 2.5um. Because high spectral resolution also means less light per channel, a low noise custom HgCdTe (MCT) camera was also developed to meet the requirement of the filter. The high speed capability of more than 300 fps and the low operating temperature of 200K (deep cooled option to 77K) allow full frame 500 spectral channel datacube acquisitions in minimal time. Basic principle of this imaging filter will be reviewed as well as the custom MCT camera performances. High resolution hyperspectral measurements will be demonstrated between 1.0um and 2.5um on different objects.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».