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Enregistrement W2041471358 · doi:10.1111/j.1477-9730.2008.00490.x

Potential accuracy of image orientation of small satellites: a case study of CHRIS/Proba data

2008· article· en· W2041471358 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Photogrammetric Record · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSatellite Image Processing and Photogrammetry
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesEuropean CommissionEuropean Space Agency
Mots-clésTerrainOrientation (vector space)Remote sensingComputer scienceSatelliteImaging spectrometerHyperspectral imagingData setArtificial intelligenceComputer visionGeographySpectrometerMathematicsOpticsCartographyAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The new technology of small satellites (microsatellites) opens a new era in satellite observation of the earth. Small satellites such as ESA’s Project for On‐Board Autonomy (Proba), launched on 22nd October 2001, are of interest due to their low cost, flexibility of positioning, and capability for multiangular scanning in both across‐track and along‐track directions. Proba’s Compact High Resolution Imaging Spectrometer (CHRIS) provides multidirectional, as well as hyperspectral, data at 18 m resolution and is supplied mainly to the scientific community for experimental environmental applications. This research evaluates the use of various empirical mathematical models for small satellite orientation and terrain modelling using the multidirectional viewing capabilities of CHRIS data. Geometric correction and co‐registration of multiangle images is essential for their use for data extraction. Ideally, rigorous mathematical models should be formulated which precisely describe the satellite motion and represent the relationship between the image and the object spaces. The use of rigorous mathematical models has not been fully investigated using CHRIS/Proba data, because the satellite information provided is not adequate for rigorous sensor modelling. In this paper, several alternative empirical models are tested for the orientation and 3D geopositioning of CHRIS sensor images. The images used in this study cover extremely mountainous terrain in central Hong Kong. A set of five images from CHRIS/Proba taken in December 2005 from different angles are used to test the applicability of different forms of the empirical models for 3D geopositioning. The accuracy of the models is tested for different numbers and distribution of ground control points (GCPs) using different combinations of observation angles and base‐to‐height ratios. The results obtained show high integrity of the models used for CHRIS/Proba image orientation. In some cases, accuracy better than 2 pixels can be achieved using a modest number of GCPs.

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.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,227 · 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