Latest developments in active remote sensing at INO
Notice bibliographique
Résumé
Remote sensing or stand-off detection using controlled light sources is a well known and often used technique for atmospheric and surface spatial mapping. Today, ground based, vehicle-borne and airborne systems are able to cover large areas with high accuracy and good reliability. This kind of detection based on LiDAR (Light Detection and Ranging) or active Differential Optical Absorption Spectroscopy (DOAS) technologies, measures optical responses from controlled illumination of targets. Properties that can be recorded include volume back-scattering, surface reflectivity, molecular absorption, induced fluorescence and Raman scattering. The various elastic and inelastic backscattering responses allow the identification or characterization of content of the target volumes or surfaces. INO has developed instrumentations to measure distance to solid targets and monitor particles suspended in the air or in water in real time. Our full waveform LiDAR system is designed for use in numerous applications in environmental or process monitoring such as dust detection systems, aerosol (pesticide) drift monitoring, liquid level sensing or underwater bathymetric LiDARs. Our gated imaging developments are used as aids in visibility enhancement or in remote sensing spectroscopy. Furthermore, when coupled with a spectrograph having a large number of channels, the technique becomes active multispectral/hyperspectral detection or imaging allowing measurement of ultra-violet laser induced fluorescence (UV LIF), time resolved fluorescence (in the ns to ms range) as well as gated Raman spectroscopy. These latter techniques make possible the stand-off detection of bio-aerosols, drugs, explosives as well as the identification of mineral content for geological survey. This paper reviews the latest technology developments in active remote sensing at INO and presents on-going projects conducted to address future applications in environmental monitoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».