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Enregistrement W2012144838 · doi:10.1117/12.619992

Landsat-4 and Landsat-5 thematic mapper band 6 historical performance and calibration

2005· article· en· W2012144838 sur OpenAlexaff
Julia A. Barsi, Gyanesh Chander, Brian L. Markham, Nicholas Higgs

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCalibration and Measurement Techniques
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic MapperRemote sensingCalibrationComputer scienceThematic mapDatabaseSpectral bandsData processingEnvironmental scienceSatellite imageryGeologyGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Launched in 1982 and 1984 respectively, the Landsat-4 and -5 Thematic Mappers (TM) are the backbone of an extensive archive of moderate resolution Earth imagery. However, these sensors and their data products were not subjected to the type of intensive monitoring that has been part of the Landsat-7 system since its launch in 1999. With Landsat-4's 11 year and Landsat-5's 20+ year data record, there is a need to understand the historical behavior of the instruments in order to verify the scientific integrity of the archive and processed products. Performance indicators of the Landsat-4 and -5 thermal bands have recently been extracted from a processing system database allowing for a more complete study of thermal band characteristics and calibration than was previously possible. The database records responses to the internal calibration system, instrument temperatures and applied gains and offsets for each band for every scene processed through the National Landsat Archive Production System (NLAPS). Analysis of this database has allowed for greater understanding of the calibration and improvement in the processing system. This paper will cover the trends in the Landsat-4 and -5 thermal bands, the effect of the changes seen in the trends, and how these trends affect the use of the thermal data.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil0,694

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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