MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2088176914 · doi:10.1109/ccece.2006.277344

AIRIS the Canadian Hyperspectral Imager

2006· article· en· W2088176914 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.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRemote-Sensing Image Classification
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperspectral imagingRemote sensingImaging spectrometerFlight testPixelSpectrometerComputer scienceDetectorElectromagnetic spectrumData processingEnvironmental scienceTelecommunicationsGeographyArtificial intelligenceOpticsDatabasePhysicsSimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Defence Research and Development Canada (DRDC) Agency has successfully completed a Technical Demonstration Program (TDP) to assess the "Military Utility of Airborne Hyperspectral Imagery ". This required developing a sensor, the airborne infrared imaging spectrometer (AIRIS), and collecting in-flight imagery data. The AIRIS instrument was designed with flexibility and modularity in mind, allowing the study of a wide range of applications. AIRIS simultaneously operates two 8times8 element detector arrays to cover the 2.0 to 12 micron region of the electromagnetic spectrum. It also simultaneously collects broadband video imagery from the visible to the long wave IR. AIRIS was mounted in National Research Council's (NRC) Convair 580 aircraft. A series of three data collection flight tests were conducted in the summer of 2005. The first test collected phenomenological data over rural, suburban and urban areas. The second test used several targets of different types. The last flight collected phenomenological data over the Atlantic ocean. Data analysis showed that sub-pixel targets can be detected and identified from their spectral features. Over the next three years, a real-time processing capability will be added to AIRIS, making its data directly exploitable for Canadian Forces applications

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil0,960

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 savante0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,168 · 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

En bref

Citations2
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetRemote-Sensing Image ClassificationTravaux en français237 207