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Enregistrement W2017536594 · doi:10.1109/igarss.2011.6049958

Reconfigurable real-time optronic processor for altitude and look angle adaptability for ENVISAT/ASAR scene observation

2011· article· en· W2017536594 sur OpenAlexaff
Alain Bergeron, Linda Marchese, Bernd Harnisch, Martin Süess, Michel Doucet, Pascal Bourqui, Mathieu Legros, Nichola Desnoyers, Ludovic Guillot, Luc Mercier, Maxime Savard, Anne Martel, François Châteauneuf

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSynthetic Aperture Radar (SAR) Applications and Techniques
Établissements canadiensInstitut National d'Optique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAzimuthComputer scienceSynthetic aperture radarRemote sensingControl reconfigurationReal-time computingSnowComputer visionGeologyEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reviews the reconfiguration capabilities of a real time compact optronic SAR processor in order to adapt for changes in altitude and look angles of a SAR system in flight, either airborne or space-based. The optronic processor can be reconfigured instantaneously making it suitable for all application requiring real-time SAR imagery despite modification of flight and orbit parameters. Moreover the system can be fully calibrated during flight or in-orbit providing outstanding ruggedness to environmental constraints. SAR image sets may thus be produced immediately on-demand without bottleneck; that is, the optronic SAR processor processing rate is matched to the SAR system raw data generation rate. These capabilities, combined with the fine ground sampling distances in both azimuth and range directions could provide benefits for such applications as landslide and flood monitoring, snow and ice coverage, glacier monitoring and real-time onboard tracking of events.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2011
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Résumé présentoui

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