Atmospheric correction of thermal-infrared imagery of the 3-D urban environment acquired in oblique viewing geometry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This research quantifies and discusses atmospheric effects, which alter the radiance observed by a ground-based thermal-infrared (TIR) camera. The TIR camera is mounted on a boom at a height of 125 m above ground on top of a high-rise building in the city of Berlin, Germany (52.4556° N, 13.3200° E) and observes the Earth's surface. The study shows that atmospheric correction of TIR imagery of the three-dimensional (3-D) urban environment acquired in oblique viewing geometry has to account for spatial variability of line-of-sight (LOS) geometry. We present an atmospheric correction procedure that uses these spatially distributed LOS geometry parameters, the radiative transfer model MODTRANTM5.2 and atmospheric profile data derived from meteorological measurements in the field of view (FOV) of the TIR camera. The magnitude of atmospheric effects varies during the analysed 24-hourly period (6 August 2009) and is particularly noticeable for surfaces showing a strong surface-to-air temperature difference. The differences between uncorrected and corrected TIR imagery reach up to 6.7 K at 12:00. The use of non-spatially distributed LOS parameters leads to errors of up to 3.7 K at 12:00 and up to 0.5 K at 24:00.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».