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Enregistrement W2107168140 · doi:10.1109/tgrs.2008.916633

Implementation and Evaluation of Concurrent Gradient Search Method for Reprojection of MODIS Level 1B Imagery

2008· article· en· W2107168140 sur OpenAlexafffundabout
Konstantin Khlopenkov, Alexander P. Trishchenko

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCalibration and Measurement Techniques
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésGeolocationRemote sensingModerate-resolution imaging spectroradiometerComputer scienceOrthophotoGeologyLongitudeGeodesyLatitudeSatellitePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents details regarding implementation of a novel algorithm for reprojection of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Level 1B imagery. The method is based on a simultaneous 2-D search in latitude and longitude geolocation fields by using their local gradients. Due to the segmented structure of MODIS imagery caused by the instrument whiskbroom electrooptical design, the gradient search is realized in the following two steps: intersegment and intrasegment search. This approach resolves the discontinuity of the latitude/longitude geolocation fields caused by overlap between consecutively scanned MODIS multidetector image segments. The structure of the algorithm allows equal efficiency with nearest neighbor and bilinear interpolation. A special procedure that combines analytical and numerical schemes is designed for reprojecting imagery near the polar region, where the standard gradient search may become unstable. The performance of the method was validated by comparison of reprojected MODIS/Terra and MODIS/Aqua images with georectified Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus imagery over Canada. It was found that the proposed method preserves the absolute geolocation accuracy of MODIS pixels determined by the MODIS geolocation team. The method was implemented to reproject MODIS Level 1B imagery over Canada, North America, and Arctic circumpolar zone in the following four popular geographic projections: Plate Care (cylindrical equidistant), Lambert Conic Conformal, Universal Transverse Mercator, and Lambert Azimuthal Equal-Area. It was also found to be efficient for reprojection of Advanced Very High Resolution Radiometer and Medium Resolution Imaging Spectrometer satellite images and general-type meteorological fields, such as the North American Regional Reanalysis data sets.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,225 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations66
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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